R语言中mgcv包的gam函数与线性回归的性能比较

R语言中mgcv包的gam函数与线性回归的性能比较

在R语言中，我们通常使用线性回归来建立预测模型，但是在某些情况下，线性回归并不能很好地拟合数据。为了解决这个问题，可以使用广义加性模型（Generalized Additive Models，简称GAMs），其中一个常用的实现是R语言的mgcv包中的gam函数。在本文中，我们将比较mgcv包中的gam函数与线性回归的性能。

首先，让我们导入所需的库和数据集。假设我们有一个关于房价的数据集，其中包含一些影响房价的因素，如房屋面积、地理位置等。

# 导入所需库
library(mgcv)
library(ggplot2)

# 读取数据集
data <- read.csv("house_prices.csv")

接下来，我们使用线性回归拟合一个简单的模型，以房屋面积作为自变量，房价作为因变量。

# 线性回归
lm_model <- lm(price ~ area, data = data)

# 绘制拟合曲线
ggplot(data, aes(x = area, y = price)) +
  geom_point() +
  geom_smooth(method = "lm", formula = y ~ x, se = FALSE)

从上述代码可以看出，我们使用lm函数进行线性回归分析，并通过ggplot2库绘制了拟合曲线。但是，线性回归模型假设自变量和因变量之间存在线性关系，这在某些数据集中可能并不成立。

现在，我们尝试使用mgcv包中的gam函数