mgcvにvis.gamを使用しているときにz軸の値を[0、1]に正規化GAM

Question

mgcvパッケージを使用してGAMをフィッティングしました（このモデルはgam1.5と呼ぶ）。私はvis.gam関数で遊んでいて、解決できなかった質問があります。

vis.gamを使用した場合、z軸には[0、1]の制限があります。しかし

gam1.5$fitted.values<-(gam1.5$fitted.values-min(gam1.5$fitted.values))/(max(gam1.5$fitted.values)-min(gam1.5$fitted.values)) 

、私はvis.gamを実行すると、それはz軸のスケールを変更しません：次のように私の考え

は私のGAMモデルの$fitted.valuesに正規化式を適用することでした。 GAMオブジェクト内の不正オブジェクト（$fitted.valuesとは異なるオブジェクト）に正規化式を適用しているかどうかは疑問でした。

Answer 1

はい。 vis.gamはpredict.gamに基づいており、$fitted.valuesに変更しても効果がありません。

実際、vis.gamで目標を達成することはできません。この関数は単純にプロットを生成し、後でプロットを再現するために何も返しません（vis.gamが再度呼び出されない限り）。つまり、predict.gamで作業する必要があります。基本的な手順は次のとおりです。

• 2次元グリッド/メッシュを設定します。ばらばらのスプライン/多項式外挿を避けるために、exclude.too.farをトレーニングデータから遠くにフィルタリングすることができます（vis.gamのように）。
• （上のグリッドからの）新しいデータフレームnewdatを作成し、用語の予測を得るためにoo <- predict.gam(gam1.5, newdat, type = "terms")を呼び出します。これは行列です。プロットする2Dスムースに関連付けられた列のみを保持する必要があります。この列がベクトルzに格納されているとします。
• Augment zをのデータのためにNAにパディングしてマトリックスに入れます。
• zを[0, 1]に正規化します。
• プロットを自分で作成するには、imageまたはcontourを使用します。

理想的には、（多分?vis.gamから）の例を取ると、上記の手順を介して動作する必要があります。しかし、あなたはすぐにpredict.gamを使って問題を分類したと言ってくれました。それから私はデモンストレーションのための例を追加しません。