আমি কোনও এমজিসিভি: গাম মডেলটিতে স্মুথিং পরামিতিগুলি কীভাবে নিয়ন্ত্রণ করতে পারি তা জানার চেষ্টা করছি।
আমার একটি দ্বিপদী ভেরিয়েবল রয়েছে যা আমি প্রাথমিকভাবে একটি নির্দিষ্ট গ্রিডে এক্স এবং y স্থানাঙ্কের ফাংশন হিসাবে আরও কিছু ক্ষুদ্র প্রভাব সহ আরও কিছু ভেরিয়েবল মডেল করার চেষ্টা করছি। অতীতে আমি প্যাকেজ লোকফিট এবং কেবলমাত্র (x, y) মানগুলি ব্যবহার করে যুক্তিসঙ্গতভাবে ভাল স্থানীয় রিগ্রেশন মডেল তৈরি করেছি।
তবে, আমি অন্যান্য ভেরিয়েবলগুলিকে মডেলটিতে অন্তর্ভুক্ত করার চেষ্টা করতে চাই, এবং এটি সাধারণীকরণযোগ্য অ্যাডিটিভ মডেলগুলির (জিএএম) মতো দেখতে ভাল সম্ভাবনা ছিল। প্যাকেজগুলি গ্যাম এবং এমজিসিভিতে দেখার পরে, উভয়টিরই জিএএম ফাংশন রয়েছে, আমি মেলিং তালিকার থ্রেডে বেশ কয়েকটি মন্তব্য এটির প্রস্তাবনা বলে মনে হচ্ছে বলে আমি পরবর্তীকালের জন্য নির্বাচন করেছি। একটি খারাপ দিক এটি লোস বা লোকফিটের মতো মসৃণ স্থানীয় রিগ্রেশনকে সমর্থন করে বলে মনে হচ্ছে না।
শুরু করার জন্য, আমি কেবলমাত্র (x, y) স্থানাঙ্কগুলি ব্যবহার করে প্রায় আনুমানিক লোকফিট মডেলের প্রতিলিপি তৈরির চেষ্টা করতে চেয়েছিলাম। আমি নিয়মিত এবং টেনসর উভয় পণ্য স্মুথ দিয়ে চেষ্টা করেছি:
my.gam.te <- gam(z ~ te(x, y), family=binomial(logit), data=my.data, scale = -1)
my.gam.s <- gam(z ~ s(x, y), family=binomial(logit), data=my.data, scale = -1)
যাইহোক, মডেল থেকে ভবিষ্যদ্বাণীগুলি চক্রান্ত করে, তারা লোকফিট মডেলের তুলনায় অনেক বেশি মসৃণ হয়। সুতরাং আমি মডেল টিউন করার চেষ্টা করেছি যতটা না বেশি mo আমি এসপি এবং কে প্যারামিটারগুলি সামঞ্জস্য করার চেষ্টা করেছি, তবে তারা কীভাবে স্মুথিংয়ে প্রভাব ফেলবে তা আমার কাছে স্পষ্ট নয়। লোকফিটে, এনএন প্যারামিটারটি ব্যবহৃত পাড়ার স্প্যান নিয়ন্ত্রণ করে, ছোট মানগুলি কম স্বাচ্ছন্দ্য এবং আরও "উইগলিং" দেয়, যা গ্রিডের কিছু অঞ্চল ক্যাপচার করতে সহায়তা করে যেখানে দ্বিপদী ফলাফলের সম্ভাবনা দ্রুত পরিবর্তন হয়। আমি গ্যাম মডেলটি কীভাবে এটির মতো আচরণ করতে সক্ষম করতে সেট আপ করব?