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使用平滑参数避免过拟合

平滑参数在似然与曲折度之间权衡，以优化模型拟合。这里，您将查看平滑参数，并用不同的固定平滑参数来拟合模型。

本练习是课程的一部分

R 中的广义可加模型（GAM）非线性建模

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练习说明

  • 通过从模型中提取 sp 值，查看已提供的 gam_mod 模型的平滑参数（$\lambda$）。
  • 在 mcycle 数据上拟合 2 个模型，将 accel 作为 times 的平滑函数，并分别使用以下平滑参数：
    • 0.1
    • 0.0001
  • 可视化这两个模型。

交互式实操练习

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

library(mgcv)
# Extract the smoothing parameter
gam_mod <- gam(accel ~ s(times), data = mcycle, method = "REML")
___

# Fix the smoothing parameter at 0.1
gam_mod_s1 <- gam(accel ~ s(times), data = mcycle, sp = ___)

# Fix the smoothing parameter at 0.0001
gam_mod_s2 <- gam(___)

# Plot both models
par(mfrow = c(2, 1))
plot(gam_mod_s1, residuals = TRUE, pch = 1)
plot(gam_mod_s2, residuals = TRUE, pch = 1)
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