R语言domir包：GAM模型解释变量主导性分析

使用R语言domir包进行GAM模型解释变量主导性分析

本文将介绍如何使用R语言domir包进行广义可加模型（GAM）中各解释变量主导性分析。主导性分析可以帮助我们了解每个解释变量对模型预测能力的贡献程度。

代码示例

以下是一个使用domir包进行GAM模型主导性分析的示例代码：

加载必要的包：

library(gam)
library(domir)
library(ggplot2)

准备数据集：

data(mtcars)

定义模型并拟合：

model <- gam(mpg ~ s(hp) + s(wt) + s(disp) + s(qsec), data = mtcars)

执行主导性分析：

da <- dominance_analysis(model, c('hp', 'wt', 'disp', 'qsec'))

查看分析结果：

summary(da)

可视化结果：

plot_data <- data.frame(var = rownames(da$dominance), dom = da$dominance, total = da$total)
ggplot(plot_data, aes(x = var)) +
  geom_col(aes(y = dom, fill = 'dominance'), width = 0.5) +
  geom_col(aes(y = total, fill = 'total'), width = 0.5) +
  scale_fill_manual(values = c('dominance' = 'red', 'total' = 'blue')) +
  labs(title = 'Domirance Analysis', x = 'Variable', y = 'R-squared') +
  theme_minimal()

结果解释

运行代码后，summary(da) 会显示每个解释变量的dominance和total R-squared值。dominance值表示该解释变量对模型预测能力的独立贡献，而total R-squared值则表示该解释变量对模型预测能力的总贡献。

可视化结果则是一个条形图，每个条形代表一个解释变量，条形的长度分别代表其dominance和total R-squared值。

通过主导性分析，我们可以更深入地理解GAM模型中各解释变量的贡献，并帮助我们选择重要的解释变量，优化模型的预测能力。