مدل سازی غیرخطی با مدل های افزایشی تعمیم یافته (GAM) در R

مدل های افزودنی تعمیم یافته ابزار قدرتمندی برای پیش بینی و استنتاج هستند. انعطاف‌پذیرتر از مدل‌های خطی، و قابل درک‌تر از روش‌های جعبه سیاه، GAMها روابط در داده‌ها را به‌عنوان توابع غیرخطی مدل‌سازی می‌کنند که بسیار سازگار با انواع مختلف داده‌ها و مسائل علم داده هستند. در این دوره، نحوه عملکرد GAM ها و نحوه ساخت آنها با بسته محبوب mgcv را خواهید آموخت. شما یاد خواهید گرفت که چگونه نتایج مدل خود را تفسیر، توضیح و تجسم کنید، و چگونه مشکلات مدل را تشخیص داده و رفع کنید. شما با مجموعه داده‌هایی کار خواهید کرد که به شما نشان می‌دهند چگونه GAMها را در موقعیت‌های مختلف اعمال کنید: داده‌های عملکرد خودرو برای ساخت مدل‌های خطی و غیرخطی مختلط، داده‌های آلودگی خاک برای ساخت مدل‌های مکانی، و داده‌های خرید مصرف‌کننده برای طبقه‌بندی و پیش‌بینی. در پایان این دوره، جعبه ابزاری برای حل بسیاری از مسائل علم داده خواهید داشت.