Question

我正在尝试运行GAM模型，其中X和Y之间的交互是使用高斯过程进行建模的。在s()中使用默认的平滑（mgcv）时，下面的代码可以正常工作，但是据我了解，{{1} }产品专门解决各向异性相互作用。但是，当我使用te()时，似乎无法将所需参数传递给模型。下面的示例。

te

Answer 1

我意识到必须在d函数内部显式设置te()后解决了这个问题。下面的代码有效。

library(mgcv)
set.seed(540)
df <- gamSim(2, n = 300, scale = 0.15)[[1]]
df$x <- scales::rescale(df$x, to = c(-180,180))
df$y <- scales::rescale(df$y, to = c(-90,90))
head(df)

m1 <- gam(z ~ s(x, y, bs = "gp", m = c(2, 5, 2), k = 30), data = df, method = "ML")

mp <- list(c(2, 5, 2))
m2 <- gam(z ~ te(x, y, bs = "gp", m = mp, d = 2, k = 30), data = df, method = "ML")

Answer 2

您想要的东西似乎还不存在（还好吗？），即高斯过程（GP）平滑本质上是各向同性的。您可以从MGCV包中的GP平滑可用的可能自相关函数中看到它们是各向同性的（请参见Wood 2017中的第242页，或在加载库后在R中简单键入“？gp.smooth”）：它们均取决于< em> only 表示数据点之间的距离d。如果存在各向异性GP平滑之类的东西，则可以为每个轴的自相关比例定义不同的值，这似乎并非如此。

如果您的x和y数据具有不同的单位，而您确实需要GP平滑，那么据我所知，您唯一可以做的就是将它们缩放为单位（“就像通常在LOESS平滑中所做的那样，参见第227页，Wood 2017）。

Wood 2017：“广义加法模型。R。第二版简介”。

基于Tensor积的高斯过程在mgcv中更平滑

2 个答案: