我已经开始在R中与GAM合作了，我已经获得了Simon Wood关于该主题的优秀书籍。根据他的一个例子，我看到以下内容：
library(mgcv)
data(trees)
ct1<-gam(log(Volume) ~ Height + s(Girth), data=trees)
我对这个例子有两个一般性问题：
如何确定模型估计中的变量何时应该是参数化的（例如高度）或何时应该是平滑的（例如Girth）？一个人是否优于另一个，是否有办法确定变量的最佳类型是什么？如果有人有关于这个主题的任何文献，我会很高兴知道它。
说我想仔细查看ct1：ct1$coefficients的权重。我可以使用它们作为gam - 过程输出它们，还是我必须在分析之前对它们进行转换，因为我适合log(Volume)？就后者而言，我想我必须使用exp (ct1$coefficients)