如何使用 gam() 拟合广义加法模型，其中始终将所有列用作预测变量（模型拟合中没有硬编码部分）答案

【问题标题】：How to fit Generalized Additive Model with gam() where always all columns are used as predictors (no hard coding part in model fitting)如何使用 gam() 拟合广义加法模型，其中始终将所有列用作预测变量（模型拟合中没有硬编码部分）
【发布时间】：2020-11-16 09:27:13
【问题描述】：

我在R 有一个火车数据表，它总是有不同的列，例如现在数据表有以下列名称：

library(mgcv)
dt.train <- c("DE", "DEWind", "DESolar", "DEConsumption", "DETemperature", 
              "DENuclear", "DELignite")

现在我想拟合一个具有集成平滑度估计的广义加法模型 (= GAM)，以预测 DE 价格。目前我将模型拟合如下：

fitModel <- mgcv::gam(DE ~ s(DEWind)+s(DESolar)+s(DEConsumption)+s(DETemperature)+
                           s(DENuclear)+s(DELignite), 
                      data = dt.train)

列名目前是硬编码的，但我不想一直更改它，我想让程序识别有多少列并将模型与现有列相匹配。所以，我想要这样的东西（适用于stats::lm() 或stats::glm()）：

fitModel <- mgcv::gam(DE ~ .-1, data = dt.train)

很遗憾，这不适用于gam()。

【问题讨论】：

标签： datatable forecasting gam forecast columnname

【解决方案1】：

出于统计原因，我不建议您这样做，但是……

nms <- c("DE", "DEWind", "DESolar", "DEConsumption", "DETemperature", 
              "DENuclear", "DELignite")
## typically you'd get those names as
## nms <- names(dt.tain)

## identify the response
resp <- 'DE'
## filter out response from `nms`
nms <- nms[nms != resp]

通过粘贴s( 和) 位并连接由+ 分隔的字符串来创建公式的右侧：

rhs <- paste('s(', nms, ')', sep = '', collapse = ' + ')

这给了我们

> rhs
[1] "s(DEWind) + s(DESolar) + s(DEConsumption) + s(DETemperature) + s(DENuclear) + s(DELignite)"

然后你可以添加回复和~：

fml <- paste(resp, '~', rhs, collapse = ' ')

给了

> fml
[1] "DE ~ s(DEWind) + s(DESolar) + s(DEConsumption) + s(DETemperature) + s(DENuclear) + s(DELignite)"

最后强制转换为公式对象：

fml <- as.formula(fml)

给了

> fml
DE ~ s(DEWind) + s(DESolar) + s(DEConsumption) + s(DETemperature) + 
    s(DENuclear) + s(DELignite)

【讨论】：