在r的mboost包中，有一种方法可以计算每个增强型预测变量的自由度。
例如，“真实模型”由两个非参数函数给出
Y= f(X_1) + f(X_2) + \epsilon
我在gamboost函数中指定了基本学习器df = 5的自由度，用于平滑splines。现在，我让Boosting算法运行并适当停止它。 （假设在Boosting过程中至少两个预测变量都被选中。）
是否有一种方法可以在增强算法的最后一轮获得两个平滑样条线（通过增强算法拟合）的自由度？精确地，{{1 }}是一些数字，X_1的df平滑样条是一些数字。