ГАМ прогноз с взаимодействиями
Какова процедура прогнозирования с использованием обобщенных аддитивных моделей, включая взаимодействия с игрой библиотеки R?
library("gam")
x <- data.frame(a=runif(100,1,10), b=runif(100,1,10))
x$y <- x$a*x$b
res <- gam(as.formula("y ~ s(a) + s(b)"), data=x[1:90,])
pred <- predict(res, x[91:100,], type="response")
res <- gam(as.formula("y ~ s(a) + s(b) + s(a,b,df=2)"), data=x[1:90,])
pred <- predict(res, x[91:100,], type="response")
отлично работает для исходной модели без взаимодействия. Последняя модель, включающая взаимодействия, изучается осмысленно, но пытается предсказать результаты в ошибке:
Error in gam.s(data[["s(a, b, df = 2)"]], z, w, spar = b, df = 2, xeval = smooth.frame[["s(a, b, df = 2)"]]) : object 'b' not found