問題タブ [mgcv]

私はgamモデルを使用していますcaret.train（パッケージからcaret使用しています）：gammgcv

上記は表示されませんfitted.valuesが、gamオブジェクトが返されるはずですfitted.values- http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kubo/Rdoc/library/gam/html/gam.html その結果、できませんフィット対残差をプロットし、他のいくつかの関数も失敗しています。回避策はgamの代わりに直接使用することですcaretが、他のモデルも使用する予定であり、一貫したインターフェイスが必要です。

お知らせ下さい。

編集：

1. データのスナップショット -dput(head(training))出力:

   /li>

2. str(fit)@nograpesが提案するようfitted.valuesに内部を示しています。finalModel

   /li>

例：

最後のテンソルは、それを 2 回操作させたくありません。1 つ目は、モデル マトリックスのすべての項を乗算する連続変数で、2 つ目は因子です。因子レベルごとに異なる曲面を作成します。

編集: 最後の用語は と同等te(x1*x2,x1*x3,by=as.factor(fac2))です。しかし、新しい変数を発明すると、x1x2 = x1*x2呼び出すことができなくなりますpredict.gam

これをどのようにプログラムしますか？アピールする必要がありSmoothConますか？もしそうなら、実装方法の例は本当に役に立ちます。

ありがとう！

(PS: モデルの不均一分散の性質を認識しています。バグではなく、機能です。)

MGCV パッケージと gam() 関数を使用して、いくつかのデータに P スプラインを当てはめています。私が理解していることから、g​​am() はスムージング パラメーター (ラムダ) を選択します。これは、GCV を最小化することによってペナルティ付き最小二乗関数に表示されます。

fit$spGCV を最小化することによって選択されたラムダの値を返しますか?

ありがとう！

平滑化モデルと回帰 (直線) モデルの両方の R's car パッケージを使用するときに、方程式と係数を取得する方法はありますか?

(mgcv パッケージを必要とする gamLine 引数)

ありがとう

多くの R モデルが「重み」パラメータ (cart、loess、gam など) を許可していることに気付きました。ヘルプ関数のほとんどは、データの「事前重み」として説明していますが、実際にはどういう意味ですか?

多くの繰り返しのケースとバイナリ応答のデータがあります。「重み」を使用して、入力と応答の各組み合わせが何回発生するかをエンコードできることを望んでいましたが、これは機能していないようです。また、応答を成功の割合にし、重みを共変量の各組み合わせの合計試行にしようとしましたが、これもうまくいかないようです (少なくともゲームの場合)。上記のすべてのモデル タイプに対してこれを実行しようとしていますが、まず、gam [mgcv パッケージ] に対してこれを行う方法を教えてください。

gamR のパッケージの関数を使用して 3 次スプラインを当てはめたいと思いmgcvます。さらに、トレーニング セットの外側 (外側のノットを超える) の値を、最も近いノットの値と等しくなるように制約したいと思います。つまり、トレーニング データの範囲外でモデル予測を行うべきではありません。predict呼び出しでこれらのポイントを削除し、それらをトレーニング データの最小値と最大値に設定するだけで、これを実行できることがわかっています。ただし、これを行うための組み込みメソッドはありgamますか?

コード例:

パッケージgamからを使用してモデルをフィッティングし、結果を に保存します。これまでのところ、 を使用して滑らかなコンポーネントを見てきました。私は最近 ggplot2 の使用を開始し、その出力が気に入っています。ggplot2 を使用してこれらのグラフをプロットすることは可能ですか?mgcvmodelplot(model)

次に例を示します。

そして、私はフィット感ではなく、興味がs(x1, k=10)あります。s(x2, k=20)

部分的な答え:

私はより深く掘り下げてplot.gam、mgcv:::plot.mgcv.smooth滑らかな成分から予測効果と標準誤差を抽出する独自の関数を構築しました。すべてのオプションとケースを処理するわけではないplot.gamので、部分的な解決策としか考えていませんが、私にとってはうまく機能します。

これにより、滑らかなコンポーネントを含む「溶融」データ フレームが返されるため、ggplot上記の例で使用できるようになりました。

一般的なケースでこれを可能にするパッケージを誰かが知っていれば、私は非常に感謝しています。