R语言mgcv包中的`gam`函数：构建广义加性模型

R语言mgcv包中的gam函数：构建广义加性模型

概述

广义加性模型（Generalized Additive Models，GAMs）是一种灵活的机器学习方法，可以对非线性、非参数和高维数据建模。在R语言中，mgcv包提供了实现GAMs的强大工具，其中的gam函数是构建广义加性模型的核心函数。本文将介绍gam函数的基本用法，并通过示例代码演示其在实际问题中的应用。

1. 安装和加载mgcv包

首先，在R环境中安装mgcv包。打开R控制台，并执行以下代码：

install.packages("mgcv")

安装完成后，加载mgcv包：

library(mgcv)

2. gam函数的基本用法

gam函数的基本语法如下：

gam(formula, data = NULL, family = gaussian(), ...)

参数说明：

• formula：模型公式，指定响应变量和预测变量之间的关系。
• data：数据框，包含建模所需的变量。
• family：指定模型的分布族，可选项有