R语言广义加性模型：使用广义线性加性模型GAMs构建logistic回归

R语言广义加性模型：使用广义线性加性模型GAMs构建logistic回归

在数据分析和建模领域，广义加性模型（Generalized Additive Models，简称GAMs）是一种常用的非参数统计方法。它结合了广义线性模型（Generalized Linear Models，简称GLMs）的灵活性和非线性关系的建模能力，可以适用于各种类型的响应变量，包括二元回归（logistic回归）。

本文将介绍如何使用R语言中的GAM包mgcv构建logistic回归模型。我们将使用一些示例数据，演示GAMs的基本原理和代码实现过程。

首先，我们需要安装并加载mgcv包，这是一个专门用于拟合广义加性模型的强大工具。

install.packages("mgcv")
library(mgcv)

接下来，我们将使用一个虚拟数据集来构建logistic回归模型。假设我们有一个二元响应变量y和两个预测变量x1和x2。

# 创建虚拟数据
set.seed(123)
n <- 1000
x1 <- runif(n, -2, 2)
x2 <- rnorm(n)
lin_pred <- 0.5 + 2 * x1 + 0.5 * x2
p <- 1 / (1 + exp(-lin_pred))
y <- rbinom(n, 1, p)
data <- data.frame(y, x1, x2)