我正在尝试模拟股票收益的相关性。
假设相关性是公司变量的函数。
p = f（w，[（X1，X2），（Y1，Y2）]）$
其中w是参数，X和Y是坚固的特征。下标1和2是任意的。你可以扭转它们。
对于我可以使用的gam（例如）：
corr.gam <- gam(corr ~ s(X1,X2,df=1)+s(Y1,Y2,df=1), data=df)
它捕获了预测与相关性有关系的X1和X2之间的关系。例如，如果X是公司的市场价值，那么两家大公司可能比两家小公司更具相关性。
有没有办法告诉R它构建的树应该是变量之间的关系？或者可能采用不同的方式来完全解决问题？