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[英]Rough thin-plate spline fitting (thin-plate spline interpolation) in R with mgcv
[英]Cyclic adaptive spline in mgcv
我想使用循环预测器将 GAM 拟合到数据中,并且在循环的特定部分中大部分摆动。
有没有办法使循环样条(bs = 'cc' 或 'cp')自适应? ...或者,等效地,使自适应样条 (bs = 'ad') 循环?
是的; 这在mgcv的自适应样条基础中已经允许。
自适应样条中的默认基础是 P 样条。 您可以切换到该类型样条的循环版本或使用循环三次样条。
要使其工作,您必须将信息传递给平滑函数的xt
参数,同时将bs = "ad"
作为自适应基础。
对于循环 P 样条,你会做
y ~ s(x, bs = "ad", xt = list(bs = "cp"))
对于循环三次样条,您将使用
y ~ s(x, bs = "ad", xt = list(bs = "cc"))
xt
参数通常用于此类事情,其中基础具有可以配置的其他选项。 fs
基础类似,其中xt
允许您控制用于随机平滑的基础。
要查看的另一个参数是m
; 其中k
指定了实际平滑的基础维度,您可以使用m
来设置自适应部分的基础,更高的m
表示在x
范围内惩罚的潜在变化更大,就像k
允许平滑中的更多摆动一样在x
。
这些细节在?smooth.construct.ad.smooth.spec
(或?adaptive.smooth
作为该页面的更简单快捷方式)中讨论。
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