の続きです。
今回は、generalized additive modelをR言語のgam関数で実行してみます。
はじめに、mgcvパッケージをインストールします。
gam関数でモデルを作成します。
summary関数でどのような結果になったかみてみます。
Popuの係数のp-valueが一番小さいですね。R-sq.(adj)は0.626なので線形モデルよりも説明力が高いですね。
plot関数でグラフにしてみます。
YouとKouはsummary関数の結果のedfの値が1ではないので、ぐにゃぐにゃしています。
予測値と実際の値を計算して、MSEを算出します。
0.01518073はLM1のMSEよりも小さいですね。
いままで計算した、MSELM1, MSERFM1と比較したグラフを描いてみます。
GAM1の予想値と実際の値の散布図も描いてみます。
今回は以上です。
