具有多尺度交互的污染模型
meuse 数据集包含一些处于相同尺度的自变量（x、y），也包含一些处于不同尺度的自变量（elev、dist、om）。在之前的练习中，您拟合了一个模型，用位置和海拔来预测镉污染：
mod <- gam(cadmium ~ s(x, y) + s(elev),
data = meuse, method = "REML")
在本练习中，您将使用张量平滑 te() 构建一个模型，即使变量处于不同尺度，也允许多个变量发生交互。
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
练习说明
- 将其转换为一个模型：让
x、y和elev在单个te()项中相互作用，并各自按其尺度变化。 - 然后对模型做摘要，并使用
plot()可视化它。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Fit the model
tensor_mod <- ___
# Summarize and plot
___
___