R 中的 GAM：计算单个项的贡献
GAMs in R: calculating the contribution of individual terms
假设我在 R 中使用 mgcv 包的 gam 函数计算了一个 GAM。我可以获得给定数据集的模型预测值，如下所示：
# Load data
data("mtcars")
# Fit model
g <- gam(mpg ~ s(disp, k = 3) + s(hp, k = 3), data = mtcars)
# Get values for given data set
predict(g)
现在，我感兴趣的是每个预测变量对每个预测值的贡献有多大。因此，对于数据集中的第一辆车 Mazda RX4，mpg 的预测值中有多少是由于 disp 的项，有多少是由于 hp 的项。有没有一种简单的方法可以从模型中提取这些信息？
答案是predict(g, type = "terms")
假设我在 R 中使用 mgcv 包的 gam 函数计算了一个 GAM。我可以获得给定数据集的模型预测值，如下所示：
# Load data
data("mtcars")
# Fit model
g <- gam(mpg ~ s(disp, k = 3) + s(hp, k = 3), data = mtcars)
# Get values for given data set
predict(g)
现在，我感兴趣的是每个预测变量对每个预测值的贡献有多大。因此，对于数据集中的第一辆车 Mazda RX4，mpg 的预测值中有多少是由于 disp 的项，有多少是由于 hp 的项。有没有一种简单的方法可以从模型中提取这些信息？
答案是predict(g, type = "terms")