R语言拟合改进的稀疏广义加性模型(RGAM)预测、交叉验证、可视化
这是一种拟合稀疏广义加性模型(GAM)的新方法。
这是一种拟合稀疏广义加性模型(GAM)的新方法。
数据包含有关葡萄牙“Vinho Verde”葡萄酒的信息。该数据集有1599个观测值和12个变量,分别是固定酸度、挥发性酸度、柠檬酸、残糖、氯化物、游离二氧化硫、总二氧化硫、密度、pH值、硫酸盐、酒精和质量。
我们被客户要求使用R库mgcv,用广义加性模型(GAMs)对环境数据进行建模。 WeChat Tencent
我们在研究工作中使用广义加性模型(GAMs)。mgcv软件包是一套优秀的软件,可以为非常大的数据集指定、拟合和可视化GAMs。
在这里,我们放宽了流行的线性技术的线性假设。
每当你发现一个与时间对应的趋势时,你就会看到一个时间序列。
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