R语言实践：构建广义相加模型

R语言实践：构建广义相加模型

近年来，数据科学和机器学习领域的发展极大地推动了统计建模技术的进步。广义相加模型（Generalized Additive Model, GAM）是一种强大的工具，可用于建立非线性关系的回归和分类模型。本文将以R语言为工具，带你一起探索如何构建广义相加模型，并提供相应的源代码。

1. 数据准备
   首先，我们需要准备数据集。假设我们有一个关于房价的数据集，其中包含房屋的各种特征变量和对应的房价。我们可以使用read.csv()函数读取数据，并查看数据的结构和摘要信息。

# 导入数据
data <- read.csv("house_prices.csv")

# 查看数据结构
str(data)

# 查看数据摘要
summary(data)

2. 数据探索与可视化
   在构建广义相加模型之前，我们需要对数据进行初步的探索和可视化分析。这可以帮助我们了解变量之间的关系、特征的分布情况等。下面是一些常用的数据可视化方法：

# 绘制散点图
plot(data$area, data$price, xlab = "Area", ylab = "Price", main = "Sc