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如何使用mgcv :: gam进行插值和“预测”？

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我已经开始掌握如何使用样条函数来插入1维函数 .

model = spline(bdp[,4]~bdp[,1])

然后我可以使用

predict(model, c(0))

预测0点的功能值 .

然后我搜索了互联网，找到了一些三维数据的样本，我在stackoverflow上找到了一个答案，表明mgcv :: gam是最好的选择 .

所以我尝试过：

model=gam(bdp[,4]~s(bdp[,1],bdp[,2],bdp[,3]))

然后我做了：

predict(model, newdata=c(0,0,0), type="response")

希望它将返回点（0,0,0）的样条插值值 . 它计算了一段时间并返回了许多我无法理解的多维数据 .

我一定做错了什么 . 如何从gam对象接收单个点的值？而且，可以肯定的是，您是否同意/不同意gam是为3D数据插入样条曲线的正确选择，或者您是否会提出其他建议？

我正在添加一个可重现的例子 .

这是一个数据文件（请在c：/ r /中解包）https://www.sendspace.com/file/b4mazl

# install.packages("mgcv")

library(mgcv)

bdp = read.table("c:/r/temp_bdp.csv")
bdg=gam(bdp[,4]~s(bdp[,1],bdp[,2],bdp[,3]))

#this returns lots of data, not just function value that I wanted.
predict(bdg, newdata=data.frame(0,0,0,0), type="response")

最小可重复的例子：

tmp = t(matrix(runif(4*200),4))
tmpgam=gam(tmp[,4]~s(tmp[,1],tmp[,2],tmp[,3]))
predict(tmpgam, newdata=data.frame(0,0,0,0), type="response")

对于预测（bdg，newdata = data.frame（0,0,0,0），输入=“响应”）

它返回了很多数字，任何警告说newdata没有足够的数据

对于

predict(bdg, c(0,0,0,0), type="response")

它什么都不返回，也警告同样的事情 .

r interpolation gam

1 回答

  • 3

    因此，对于几乎所有类型的模型，如果计划使用 predict 函数，最好使用带有列名的"proper"公式，而不是使用矩阵/ data.frame切片 . 原因是当预测运行时，它使用两者中的名称将 newdata 中的值与模型匹配，因此它们应该相同匹配 . 当您像这样索引data.frame时，它会在模型中创建奇怪的名称 . 做最适合模型和预测的方法是

    bdg <- gam(V4~s(V1,V2,V3), data=bdp)
predict(bdg, newdata=data.frame(V1=0, V2=0, V3=0))
#           1 
# 85431440244

    这是假设

    names(bdp)
# [1] "V1" "V2" "V3" "V4"

    所以这里我们适合"V1"，"V2"，"V3"和 newdata 有列"V1"，"V2"和"V3"

    所以我只专注于R编码部分 . 至于问题，如果这是一个适当的分析更适合https://stats.stackexchange.com/

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