文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何使用gam()拟合广义加性模型，其中所有列都用作预测器(模型拟合中没有硬编码部分)

广义加性模型（Generalized Additive Model，GAM）是一种非线性的统计模型，用于建立预测变量与响应变量之间的关系。GAM可以用于回归和分类问题，并且可以灵活地处理各种类型的预测变量，包括连续型、离散型和分类型变量。

在R语言中，可以使用mgcv包来拟合广义加性模型。下面是使用gam()函数拟合广义加性模型的一般步骤：

  1. 安装和加载mgcv包：
代码语言：txt
复制
install.packages("mgcv")
library(mgcv)
  1. 准备数据集： 确保你的数据集包含了所有需要的预测变量和响应变量。
  2. 构建模型： 使用gam()函数构建广义加性模型。在formula参数中，将响应变量和预测变量列出，并使用"+"符号连接它们。例如，如果你的响应变量是Y，预测变量是X1、X2和X3，可以使用以下代码构建模型：
代码语言：txt
复制
model <- gam(Y ~ X1 + X2 + X3, data = your_data)
  1. 拟合模型： 使用gam()函数返回的模型对象，调用gam.fit()函数来拟合模型。将拟合结果保存在一个变量中，以便后续的分析和预测。
代码语言：txt
复制
fit <- gam.fit(model)
  1. 模型诊断和评估： 使用summary()函数来查看模型的摘要统计信息，包括每个预测变量的系数估计、显著性水平和可信区间。还可以使用plot()函数来绘制模型的诊断图，检查模型的拟合情况和残差分布。
  2. 预测： 使用predict()函数来进行预测。将新的预测变量值传递给predict()函数，并指定模型对象和需要的预测类型（例如，"response"表示预测响应变量的值）。
代码语言：txt
复制
new_data <- data.frame(X1 = new_X1, X2 = new_X2, X3 = new_X3)
predictions <- predict(model, newdata = new_data, type = "response")

需要注意的是，以上步骤仅为一般的使用方法，具体的数据和模型设置可能会有所不同。在实际应用中，还需要根据具体问题进行模型调整和优化。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

  • 腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tfml）
  • 腾讯云数据仓库（https://cloud.tencent.com/product/dw）
  • 腾讯云人工智能开放平台（https://cloud.tencent.com/product/aiopen）
  • 腾讯云大数据分析平台（https://cloud.tencent.com/product/dna）
  • 腾讯云云服务器（https://cloud.tencent.com/product/cvm）
  • 腾讯云数据库（https://cloud.tencent.com/product/cdb）
  • 腾讯云容器服务（https://cloud.tencent.com/product/ccs）
  • 腾讯云对象存储（https://cloud.tencent.com/product/cos）
  • 腾讯云区块链服务（https://cloud.tencent.com/product/tbaas）
  • 腾讯云物联网平台（https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer）
  • 腾讯云移动开发平台（https://cloud.tencent.com/product/mpp）
  • 腾讯云音视频处理（https://cloud.tencent.com/product/mps）
  • 腾讯云云原生应用引擎（https://cloud.tencent.com/product/tke）
  • 腾讯云网络安全（https://cloud.tencent.com/product/ddos）
  • 腾讯云存储（https://cloud.tencent.com/product/cos）
  • 腾讯云元宇宙（https://cloud.tencent.com/product/um）
相关搜索:星如ocr识别软件星环大数据平台组件星环极速大数据平台星辰语音验证码平台星途合作用平台注册普通摄像机人脸识别普通网站续费多少钱普通qq号购买网站景区形象策划小程序景安 免费虚拟主机
相关搜索:
页面内容是否对你有帮助？
有帮助
没帮助

相关·内容

R语言广义相加（加性）模型（GAMs）与光滑函数可视化

p=23509 在本文中，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（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。...相关视频 这篇文章介绍一下广义加性模型（GAMs）目前可以实现的功能。...为了拟合一个加性模型，我们使用 gam(y ~ s(x0) + s(x1) + s(x2) + s(x3), dat, "REML") mgcv提供了一个summary()方法，用来提取关于拟合GAM...check()函数，用于检查模型中的每个光滑_函数_是否使用了足够数量的基函数。你可能没有直接使用check()——会输出其他诊断结果，也会产生四个模型诊断图。...为了使GAM模型中的四个估计光滑_函数_可视化，我们将使用 plot(mod) 结果是绘制mod GAM中每一个光滑_函数_。

93230

【视频】R语言广义加性模型GAMs非线性效应、比较分析草种耐寒性实验数据可视化

在链路（或链接）尺度上绘制GAM（广义加性模型）的效应时，用户最常采用的可视化手段是部分效应图（Partial Effects Plots）。...在探讨广义加性模型（GAMs）的效应时，确实需要注意其可视化表示的局限性和如何更全面地理解模型结果。...在R中，使用mgcv包中的predict.gam()函数，并设置type = 'lpmatrix'，我们可以轻松地生成这个矩阵。无论是针对新数据还是拟合模型时使用的原始数据，这一操作都同样适用。...但是我们有 28 列，其中许多列表示模型中两个平滑项的基函数 这些对应于我们之前从拟合模型中提取的系数 ## [1] TRUE 如果我们使用线性代数将这些系数与设计矩阵 \（（X_{lp}\beta）...不过，对于大多数GAM（广义加性模型）的常规应用，我们通常关注于点预测和预测区间，这些可以通过predict.gam()函数直接获得，而无需显式地抽取(\beta)系数的后验样本。

16410

    • 【视频】广义相加模型（GAM）在电力负荷预测中的应用|附代码数据

    还有一点自然的波动，如果没有的话，所有的点都将是完美的。我们将此称为“残差”（ϵ）。...6广义相加模型（GAM） 广义加性模型（GAM）（Hastie，1984）使用光滑函数（如样条曲线）作为回归模型中的预测因子。...DT <- as.data.table(read_feather("ind")) 使用GAM回归模型。将工作日的字符转换为整数，并使用recode包中的函数重新编码工作日：1.星期一，…，7星期日。...GAM、样条回归 R语言广义加性模型GAMs分析温度、臭氧环境数据绘制偏回归图与偏残差图 R语言广义相加（加性）模型（GAMs）与光滑函数可视化 R语言里的非线性模型：多项式回归、局部样条、平滑样条、...R语言用泊松Poisson回归、GAM样条曲线模型预测骑自行车者的数量 Python用广义加性模型GAM进行时间序列分析 R语言广义线性模型GLM、多项式回归和广义可加模型GAM预测泰坦尼克号幸存者

    1.2K10

    R语言广义相加模型 (GAMs)分析预测CO2时间序列数据|附代码数据

    再次注意，这里简化了，因为模型只是一个光滑项。如果您有更多的项，我们需要将线性预测模型中的所有项相加。...让我们看看现在的模型诊断是怎样的： par(mfrow = c(2,2)) gam.check(CO2_season_time) 好多了。让我们看一下季节性因素如何与整个长期趋势相对应。...您可以ggplot 像本教程前面所述那样使用 简单的模型，但是对于更复杂的模型，最好知道如何使用predict预测数据 。...R语言非参数模型厘定保险费率：局部回归、广义相加模型GAM、样条回归 R语言广义加性模型GAMs分析温度、臭氧环境数据绘制偏回归图与偏残差图 R语言广义相加（加性）模型（GAMs）与光滑函数可视化 R语言里的非线性模型...GAM（广义相加模型）进行电力负荷时间序列分析 R语言用泊松Poisson回归、GAM样条曲线模型预测骑自行车者的数量 Python用广义加性模型GAM进行时间序列分析 R语言广义线性模型GLM、多项式回归和广义可加模型

    1K00

    【智能】机器学习：信用风险建模中的挑战，教训和机遇

    该机器不需要手动编码一组特定的指令来完成特定的任务，而是使用大量的数据和算法来“训练”机器，以学习如何执行任务。机器学习与其低调的姊妹领域统计学习重叠。...两者都试图从大型数据集中发现并学习模式和趋势来进行预测。机器学习领域具有悠久的开发传统，但最近数据存储和计算能力的提高使它们在许多不同领域和应用中无处不在，其中许多领域和应用都非常普遍。...总结所有这些不同的维度到一个分数是具有挑战性的，但机器学习技术有助于实现这一目标。 机器学习和传统统计学习工具背后的共同目标是从数据中学习。这两种方法都旨在通过使用训练数据集来调查潜在的关系。...它利用广义加性模型（GAM）框架，在这个框架中，每个风险驱动因素的非线性变换被分配权重并合并成一个单一的分数。链接函数然后将组合得分映射到违约概率。...k个子集中的一个用作测试集，其他k-1个子集合成一个训练集。 这个过程重复k次。 如果训练样本相对于测试样本的精度比（模型性能的度量）较高，则表示过度拟合。

    1.6K41

    R语言广义相加模型 (GAMs)分析预测CO2时间序列数据|附代码数据

    再次注意，这里简化了，因为模型只是一个光滑项。如果您有更多的项，我们需要将线性预测模型中的所有项相加。...让我们看看现在的模型诊断是怎样的：par(mfrow = c(2,2))gam.check(CO2_season_time)好多了。让我们看一下季节性因素如何与整个长期趋势相对应。...您可以ggplot 像本教程前面所述那样使用 简单的模型，但是对于更复杂的模型，最好知道如何使用predict预测数据 。...：局部回归、广义相加模型GAM、样条回归R语言广义加性模型GAMs分析温度、臭氧环境数据绘制偏回归图与偏残差图R语言广义相加（加性）模型（GAMs）与光滑函数可视化R语言里的非线性模型：多项式回归、局部样条...R语言用泊松Poisson回归、GAM样条曲线模型预测骑自行车者的数量Python用广义加性模型GAM进行时间序列分析R语言广义线性模型GLM、多项式回归和广义可加模型GAM预测泰坦尼克号幸存者R语言中的广义线性模型

    1.2K20

    R语言广义相加模型 (GAMs)分析预测CO2时间序列数据|附代码数据

    再次注意，这里简化了，因为模型只是一个光滑项。如果您有更多的项，我们需要将线性预测模型中的所有项相加。...让我们看看现在的模型诊断是怎样的：par(mfrow = c(2,2))gam.check(CO2_season_time)好多了。让我们看一下季节性因素如何与整个长期趋势相对应。...您可以ggplot 像本教程前面所述那样使用 简单的模型，但是对于更复杂的模型，最好知道如何使用predict预测数据 。...：局部回归、广义相加模型GAM、样条回归R语言广义加性模型GAMs分析温度、臭氧环境数据绘制偏回归图与偏残差图R语言广义相加（加性）模型（GAMs）与光滑函数可视化R语言里的非线性模型：多项式回归、局部样条...R语言用泊松Poisson回归、GAM样条曲线模型预测骑自行车者的数量Python用广义加性模型GAM进行时间序列分析R语言广义线性模型GLM、多项式回归和广义可加模型GAM预测泰坦尼克号幸存者R语言中的广义线性模型

    1.9K20

    R语言广义相加模型 (GAMs)分析预测CO2时间序列数据|附代码数据

    再次注意，这里简化了，因为模型只是一个光滑项。如果您有更多的项，我们需要将线性预测模型中的所有项相加。...让我们看看现在的模型诊断是怎样的： par(mfrow = c(2,2)) gam.check(CO2_season_time) 好多了。让我们看一下季节性因素如何与整个长期趋势相对应。...您可以ggplot 像本教程前面所述那样使用 简单的模型，但是对于更复杂的模型，最好知道如何使用predict预测数据 。...R语言非参数模型厘定保险费率：局部回归、广义相加模型GAM、样条回归 R语言广义加性模型GAMs分析温度、臭氧环境数据绘制偏回归图与偏残差图 R语言广义相加（加性）模型（GAMs）与光滑函数可视化 R语言里的非线性模型...GAM（广义相加模型）进行电力负荷时间序列分析 R语言用泊松Poisson回归、GAM样条曲线模型预测骑自行车者的数量 Python用广义加性模型GAM进行时间序列分析 R语言广义线性模型GLM、多项式回归和广义可加模型

    95500

    【视频】广义相加模型（GAM）在电力负荷预测中的应用

    （GAM）在电力负荷预测中的应用 1导言 这篇文章探讨了为什么使用广义相加模型 是一个不错的选择。...还有一点自然的波动，如果没有的话，所有的点都将是完美的。我们将此称为“残差”（ϵ）。...下面，我使用三次多项式，因此模型适合： 。这些的组合使函数可以光滑地近似变化。这是一个很好的选择，但可能会极端波动，并可能在数据中引起相关性，从而降低拟合度。...6广义相加模型（GAM） 广义加性模型（GAM）（Hastie，1984）使用光滑函数（如样条曲线）作为回归模型中的预测因子。...将工作日的字符转换为整数，并使用recode包中的函数重新编码工作日：1.星期一，…，7星期日。

    1.8K20

    【视频】什么是非线性模型与R语言多项式回归、局部平滑样条、 广义相加GAM分析工资数据|数据分享|附代码数据

    本质上，我们可以将所有这些称为多项式回归，其中自变量 X 和因变量 Y 之间的关系被建模为 X 中的 N 次多项式。有多种回归类型可供选择，很有可能其中一个将非常适合您的数据集。...有许多方法可以解决此问题，其中一些方法可以通过使用正则化方法降低模型复杂性来  解决  。但是，这些技术仍然使用线性模型，到目前为止只能进行改进。...广义加性模型 GAM模型提供了一个通用框架，可通过允许每个变量的非线性函数扩展线性模型，同时保持可加性。 具有平滑样条的GAM并不是那么简单，因为不能使用最小二乘。...：多元（平滑）回归分析保险资金投资组合信用风险敞口 用广义加性模型GAM进行时间序列分析 R和Python机器学习:广义线性回归glm，样条glm，梯度增强，随机森林和深度学习模型分析 在r语言中使用GAM...（广义相加模型）进行电力负荷时间序列分析 用广义加性模型GAM进行时间序列分析 R和Python机器学习:广义线性回归glm，样条glm，梯度增强，随机森林和深度学习模型分析 在r语言中使用GAM（广义相加模型

    1.2K00

    Python用广义加性模型GAM进行时间序列分析

    在本教程中，我们将： 查看如何使用GAM的示例。 了解如何验证时间序列模型。 住在四季地区的人会知道一个事实：冬季的阳光比夏季少。...在这个分析中，我们使用默认的线性增长模型。 季节性变化。这是使用傅里叶级数模型化的，它只是一种近似周期函数的方法。我们可以指定我们是否预计每周或/和年度趋势存在。 特别活动。...反拟合算法 为了找到适合数据的最佳趋势线，GAM使用称为反拟合的程序。反拟合是一个迭代地调整GAM中的函数的过程，以便它们产生使预测误差最小化的趋势线。一个简单的例子可以用来说明这个过程。...为了更好地评估模型的准确性，我们可以从所有11个模拟预测中获取平均预测误差，并将其与预测时间范围进行比较，如图7所示。注意，随着我们试图进一步预测未来，误差会如何增加。...广义相加模型（GAM）通过识别和累加多个函数来实现这一点，从而得到最适合数据的趋势线。 GAM中的函数可以使用反拟合算法来识别，该算法迭代地拟合和调整函数以减少预测误差。

    1.8K20

    实现广义相加模型GAM和普通最小二乘(OLS)回归

    还有一点自然的波动，如果没有的话，所有的点都将是完美的。我们将此称为“残差”（ϵ）。...如果我们的y不是正态分布的，则使用广义线性模型 _（Nelder＆Wedderburn，1972）_，其中y通过链接函数进行变换，但再次假设f（y）和x线性相关。...下面，我使用三次多项式，因此模型适合： 。这些的组合使函数可以光滑地近似变化。这是一个很好的选择，但可能会极端波动，并可能在数据中引起相关性，从而降低拟合度。...6广义相加模型（GAM） 广义加性模型（GAM）（Hastie，1984）使用光滑函数（如样条曲线）作为回归模型中的预测因子。...如果您要建立回归模型，但怀疑光滑拟合会做得更好，那么GAM是一个不错的选择。它们适合于非线性或有噪声的数据。 7 gam拟合 那么，如何 为上述S型数据建立 GAM模型？

    1.4K10

    【视频】什么是非线性模型与R语言多项式回归、局部平滑样条、 广义相加GAM分析工资数据|数据分享

    本质上，我们可以将所有这些称为多项式回归，其中自变量 X 和因变量 Y 之间的关系被建模为 X 中的 N 次多项式。有多种回归类型可供选择，很有可能其中一个将非常适合您的数据集。...要解决这个问题，您必须使用多项式回归、使用非线性回归模型或转换您的数据。 R语言里的非线性模型：多项式回归、局部样条、平滑样条、 广义相加模型GAM分析 在这里，我们放宽了流行的线性方法的假设。...有许多方法可以解决此问题，其中一些方法可以通过使用正则化方法降低模型复杂性来 解决 。但是，这些技术仍然使用线性模型，到目前为止只能进行改进。..._广义加性模型_ 允许扩展上述方法以处理多个预测变量。 多项式回归 这是扩展线性模型的最传统方法。随着我们增加 多项式的项，多项式回归使我们能够生成非线性的曲线，同时仍使用最小二乘法估计系数。...广义加性模型 GAM模型提供了一个通用框架，可通过允许每个变量的非线性函数扩展线性模型，同时保持可加性。 具有平滑样条的GAM并不是那么简单，因为不能使用最小二乘。

    34431

    R语言用GAM广义相加模型研究公交专用道对行程时间变异度数据的影响|附代码数据

    p=30508 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于GAM广义相加模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。...现实情况是，我们经常要处理多个自变量和一个因变量之间的关系，此外，虽然通过做散点图可以发现非线性关系，但很难归因其形式，多项式回归在广义线性模型中，由于其不可解释的系数，降低了模型的有用性。...本文使用的广义加性模型提供了一种首选方案来研究多个自变量与因变量之间的关系，而无需事先了解因变量和自变量之间的关系，而是使用非线性平滑项来拟合模型。...GAM模型说明 广义相加模型（GAM：Generalized Additive Model），它模型公式如下：有p个自变量，其中X1与y是线性关系，其他变量与y是非线性关系，我们可以对每个变量与y拟合不同关系...预期结果 所有因素中，公交专用道 对 行程时间变异度 的影响最大，且可以减少行程时间变异度。

    23000

    R语言用GAM广义相加模型研究公交专用道对行程时间变异度数据的影响|附代码数据

    p=30508 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于GAM广义相加模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。...现实情况是，我们经常要处理多个自变量和一个因变量之间的关系，此外，虽然通过做散点图可以发现非线性关系，但很难归因其形式，多项式回归在广义线性模型中，由于其不可解释的系数，降低了模型的有用性。...本文使用的广义加性模型提供了一种首选方案来研究多个自变量与因变量之间的关系，而无需事先了解因变量和自变量之间的关系，而是使用非线性平滑项来拟合模型。...GAM模型说明 广义相加模型（GAM：Generalized Additive Model），它模型公式如下：有p个自变量，其中X1与y是线性关系，其他变量与y是非线性关系，我们可以对每个变量与y拟合不同关系...预期结果 所有因素中，公交专用道 对 行程时间变异度 的影响最大，且可以减少行程时间变异度。

    13900

    【视频】什么是非线性模型与R语言多项式回归、局部平滑样条、 广义相加GAM分析工资数据|数据分享|附代码数据

    本质上，我们可以将所有这些称为多项式回归，其中自变量 X 和因变量 Y 之间的关系被建模为 X 中的 N 次多项式。有多种回归类型可供选择，很有可能其中一个将非常适合您的数据集。...要解决这个问题，您必须使用多项式回归、使用非线性回归模型或转换您的数据。 R语言里的非线性模型：多项式回归、局部样条、平滑样条、 广义相加模型GAM分析 在这里，我们放宽了流行的线性方法的假设。...有许多方法可以解决此问题，其中一些方法可以通过使用正则化方法降低模型复杂性来  解决  。但是，这些技术仍然使用线性模型，到目前为止只能进行改进。...广义加性模型  允许扩展上述方法以处理多个预测变量。 多项式回归 这是扩展线性模型的最传统方法。随着我们增加 多项式的项，多项式回归使我们能够生成非线性的曲线，同时仍使用最小二乘法估计系数。...广义加性模型 GAM模型提供了一个通用框架，可通过允许每个变量的非线性函数扩展线性模型，同时保持可加性。 具有平滑样条的GAM并不是那么简单，因为不能使用最小二乘。

    75830

    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。RGAM具有计算可扩展性，并且适用于连续、二进制、计数和生存数据（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。...以下是使用不同超参数拟合RGAM模型的示例： R gamma = 0.6, df = 8 函数rgam()为一系列lambda值拟合RGAM模型，并返回一个rgam对象。...预测 可以通过使用predict方法获得此模型的预测结果：每列给出了一个lambda值的预测结果。...点击标题查阅往期内容 【视频】广义相加模型（GAM）在电力负荷预测中的应用 01 02 03 04 图表和摘要 让我们再次拟合基本的rgam模型： fit <- rga 默认情况下，plot()给出了最后一个...summary 默认情况下，系数概况将针对所有变量进行绘制。 summary(fit 交叉验证（CV） 我们可以使用 k 折交叉验证。

    30610

    R语言里的非线性模型：多项式回归、局部样条、平滑样条、广义加性模型分析

    有许多方法可以解决此问题，其中一些方法可以通过使用正则化方法降低模型复杂性来  解决  。但是，这些技术仍然使用线性模型，到目前为止只能进行改进。...广义加性模型  允许扩展上述方法以处理多个预测变量。 多项式回归 这是扩展线性模型的最传统方法。...但是，如果对我们的函数没有任何限制，我们可以始终通过选择一个精确内插所有数据的函数来使RSS设为零。 选择平滑参数Lambda 同样，我们求助于交叉验证。...广义加性模型 GAM模型提供了一个通用框架，可通过允许每个变量的非线性函数扩展线性模型，同时保持可加性。 具有平滑样条的GAM并不是那么简单，因为不能使用最小二乘。...接下来，我们 将局部回归拟合为GAM中的构建块  。 在调用GAM之前，我们还可以使用局部回归来创建交互条件。 我们可以 绘制结果表面  。

    4.4K00

    【视频】什么是非线性模型与R语言多项式回归、局部平滑样条、 广义相加GAM分析工资数据|数据分享|附代码数据

    本质上，我们可以将所有这些称为多项式回归，其中自变量 X 和因变量 Y 之间的关系被建模为 X 中的 N 次多项式。有多种回归类型可供选择，很有可能其中一个将非常适合您的数据集。...要解决这个问题，您必须使用多项式回归、使用非线性回归模型或转换您的数据。 R语言里的非线性模型：多项式回归、局部样条、平滑样条、 广义相加模型GAM分析 在这里，我们放宽了流行的线性方法的假设。...有许多方法可以解决此问题，其中一些方法可以通过使用正则化方法降低模型复杂性来  解决  。但是，这些技术仍然使用线性模型，到目前为止只能进行改进。...广义加性模型  允许扩展上述方法以处理多个预测变量。 多项式回归 这是扩展线性模型的最传统方法。随着我们增加 多项式的项，多项式回归使我们能够生成非线性的曲线，同时仍使用最小二乘法估计系数。...广义加性模型 GAM模型提供了一个通用框架，可通过允许每个变量的非线性函数扩展线性模型，同时保持可加性。 具有平滑样条的GAM并不是那么简单，因为不能使用最小二乘。

    44500

    当今最火10大统计算法，你用过几个？

    该算法分为两个阶段：（1）拟合包含 k 个预测因子的所有模型，其中 k 为模型的最大长度；（2）使用交叉验证预测损失选择单个模型。...它从不含预测因子的模型开始，逐步地添加预测因子到模型中，直到所有预测因子都包含在模型。...Shrinkage 这种方法涉及到使用所有 p 个预测因子进行建模，然而，估计预测因子重要性的系数将根据最小二乘误差向零收缩。这种收缩也称之为正则化，它旨在减少方差以防止模型的过拟合。...非线性模型 在统计学中，非线性回归属于一种回归分析形式，其中，观测数据使用模型参数的非线性组合的函数（依赖于一个或多个独立变量）建模。其使用逐次逼近法拟合数据。下方是几种处理非线性模型的重要技术。...广义加性模型（generalized additive model）是一种广义线性模型，其中线性预测器线性依赖于某些预测器变量的未知平滑函数，其主要作用就是推测这些平滑函数。 8.

    6.1K00
    点击加载更多

    扫码

    添加站长 进交流群

    领取专属 10元无门槛券

    手把手带您无忧上云

    扫码加入开发者社群

    相关资讯

    热门标签

    更多标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券

      热门产品

      热门推荐

      更多推荐

      Copyright © 2013 - 2024 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

      深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

      领券