广义线性加性模型GAMs在测试集上的性能评估（R语言实现）

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本文介绍了如何使用R语言评估广义线性加性模型（GAMs）在测试集的表现。通过数据准备、模型训练、性能计算（如RMSE和R-squared）和结果解读，展示了GAMs模型在处理复杂关系时的优势，并提供了源代码示例。

广义线性加性模型GAMs在测试集上的性能评估（R语言实现）

概述：
广义线性加性模型（Generalized Additive Models，简称GAMs）是一种灵活的统计模型，通过将非线性关系建模为一组平滑函数的线性组合，能够更好地捕捉数据中的复杂关系。本文将使用R语言来评估GAMs在测试集上的表现，并提供相应的源代码。

步骤一：数据准备
首先，我们需要准备用于训练和测试的数据集。假设我们的数据集包含X和Y两个变量，其中X是自变量，Y是因变量。请确保数据集已经导入R环境，并分割为训练集和测试集。

# 假设数据集为df，包含X和Y两列
# 分割数据集为训练集（70%）和测试集（30%）
set.seed(123)  # 设置随机种子，保证结果可复现
train_idx <- sample(1:nrow(df), nrow(df)*0.7)  # 训练集索引
train <- df[train_idx, ]  # 训练集
test <- df[-train_idx, ]  # 测试集

步骤二：GAMs模型训练
接下来，我们使用训练集来拟合GAMs模型。在R中，我们可以使用gam函数来构建GAMs模型，并指定适当的平滑函数。

# 安装和加载mgcv包
install.packages("mgcv")
library(mgcv)

# 拟合GAMs模型
model <- gam(Y ~ s(X), data = train)

步骤三：模型

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