GAM模型matlab
时间: 2025-01-19 15:58:29 浏览: 91
### 关于GAM模型在MATLAB中的实现与使用
#### 创建并训练GAM模型
为了创建广义加性模型 (GAM),可以利用`fitrgam`函数来拟合回归类型的GAM,或者采用`fitcgam`针对分类任务。这类模型允许特征到响应之间的关系是非线性的,并且自动地为每一个预测因子建立低阶效应[^3]。
```matlab
% 假设已加载数据集 Tbl 和目标变量 ResponseVar
Mdl = fitrgam(Tbl, ResponseVar);
```
上述代码片段展示了如何基于表格型数据 `Tbl` 及相应的目标向量 `ResponseVar` 来构建一个基本的 GAM 模型实例 `Mdl`。此过程会默认设置一些参数,比如最大迭代次数、树的数量等;对于特定应用场景可能需要调整这些超参数以优化性能。
#### 添加交互项至GAM模型
除了单独作用于各个特征外,还可以引入两个连续或类别特征间的相互影响作为额外成分加入到现有的 GAM 结构之中:
```matlab
MdlWithInteractions = fitrgam(Tbl, ResponseVar, 'Interactions', ['FeatureA FeatureB']);
```
这里指定了希望探索哪两列之间可能存在协同变化趋势,即指定了一组或多组二元组合用于构造交叉项[^1]。
#### 预测新样本的结果
一旦完成了模型的学习阶段,则可通过调用`predict`方法来进行未知情况下的数值推测工作:
```matlab
predictedValues = predict(Mdl, newObservations);
```
其中`newObservations`代表待估测的新观测点集合,而返回值则包含了对应位置处所得到的最佳猜测值列表。
#### 绘制单个预测器的影响图
可视化技术有助于理解各因素对最终输出的具体贡献程度,特别是当涉及到复杂的非线性映射时尤为有用:
```matlab
plotPartialDependence(Mdl, {'PredictorName'}, Data=Tbl);
```
该命令生成了一个部分依赖图形,直观展现了选定属性的变化怎样改变系统的预期行为模式。
#### 性能评估
最后一步是对所得成果进行全面检验,确保其具备足够的泛化能力应对真实世界里的挑战。常用手段包括但不限于留一法验证、K折交叉验证等方式获取更加稳健可靠的误差估计指标。
```matlab
cvLoss = kfoldLoss(crossval(Mdl));
disp(['Cross-validation loss: ', num2str(cvLoss)]);
```
这段脚本实现了十次分层抽样的循环测试流程,并报告平均意义上的损失得分作为衡量标准之一。
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