具多尺度交互作用的污染模型
meuse 資料集包含一些在相同尺度上的解釋變數（x、y），以及一些在不同尺度上的變數（elev、dist、om）。在前一個練習中，你建立了一個模型，將鎘污染以地理位置與高度作為函數來預測：
mod <- gam(cadmium ~ s(x, y) + s(elev),
data = meuse, method = "REML")
在本練習中，你將使用張量平滑 te() 建立一個模型，讓多個變數即使在不同尺度上也能產生交互作用。
本練習屬於課程
R 中的廣義加法模型（GAM）之非線性建模
練習說明
- 將此模型改為在單一的
te()項中，讓x、y與elev全部互相作用，且各自依其尺度變化。 - 接著摘要模型並使用
plot()視覺化。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Fit the model
tensor_mod <- ___
# Summarize and plot
___
___