当使用vis.gam作为mgcv GAM时，将z轴值标准化为[0,1]

Question

我刚刚使用mgcv包完成了GAM的配合（我将这个模型称为gam1.5）。我一直在玩vis.gam功能，我有一个我无法解决的问题。

我想规范化模型的拟合值，所以当我使用vis.gam时，z轴有限制[0,1]。

我的想法是在我的GAM模型的$fitted.values中应用规范化公式，如下所示：

gam1.5$fitted.values<-(gam1.5$fitted.values-min(gam1.5$fitted.values))/(max(gam1.5$fitted.values)-min(gam1.5$fitted.values))

但是，当我运行vis.gam时，它不会改变z轴的比例。我想知道我是否将规范化公式应用于GAM对象中的不正确对象（$fitted.values的另一个）。

Answer 1

是。由于vis.gam基于predict.gam而您对$fitted.values的更改无效！

事实上，您无法通过vis.gam实现目标。此函数只生成一个绘图，并且不返回任何内容供用户稍后重现绘图（除非再次调用vis.gam）。这意味着，我们需要使用predict.gam。以下是基本步骤。

• 设置2D网格/网格。您可能希望使用exclude.too.far来过滤远离训练数据的数据，以避免荒谬的样条/多项式外推（如vis.gam那样）;
• 构建一个新数据框newdat（来自上面的网格）并调用oo <- predict.gam(gam1.5, newdat, type = "terms")以获得逐项预测。这是一个矩阵。您只需要保留与要绘制的2D平滑关联的列。我们假设此列存储在向量z;
中
• 通过为那些太远的数据填充z，将NA扩展为矩阵。
• 将z规范化为[0, 1]。
• 使用image或contour自行制作地图。

理想情况下，我们应该举例（可能来自?vis.gam）并完成上述步骤。但是，您回复我说您使用predict.gam快速解决了问题。然后我不会添加演示示例。