R语言广义加型模型（GAM）的运用例子及实现教程

广义加型模型（Generalized Additive Model，简称GAM）是一种灵活的非线性建模方法，在统计学和机器学习领域被广泛应用。GAM可以用于拟合非线性关系，适用于多个预测变量之间的复杂关系，并且可以处理连续和分类变量。本教程将向您展示如何使用R语言中的mgcv包来实现广义加型模型，并通过一个实际例子演示其应用。

步骤1：加载所需包和数据

首先，我们需要加载所需的R包和数据。在这个例子中，我们将使用R中的内置数据集mtcars，它包含了关于不同汽车型号的性能数据。

# 加载所需包
install.packages("mgcv") # 安装mgcv包
library(mgcv) # 加载mgcv包

步骤2：数据预处理

接下来，我们需要对数据进行预处理，确保数据的正确性和一致性。在这个例子中，我们将使用mtcars数据集中的数值变量进行分析。

# 使用mtcars数据集
data("mtcars")

# 选择数值变量
numeric_data <- mtcars[, sapply(