使用 mgcv 进行变量选择

Question

有没有办法在 R 中自动选择 GAM 的变量，类似于步骤？我已经阅读了step.gam和的文档selection.gam，但我还没有看到有效代码的答案。此外，我尝试过method= "REML"和select = TRUE，但都没有从模型中删除无关紧要的变量。

我的理论是我可以创建一个步骤模型，然后使用这些变量来创建 GAM，但这在计算上似乎并不高效。

例子：

library(mgcv)

set.seed(0)
dat <- data.frame(rsp = rnorm(100, 0, 1), 
                  pred1 = rnorm(100, 10, 1), 
                  pred2 = rnorm(100, 0, 1), 
                  pred3 = rnorm(100, 0, 1), 
                  pred4 = rnorm(100, 0, 1))

model <- gam(rsp ~ s(pred1) + s(pred2) + s(pred3) + s(pred4),
             data = dat, method = "REML", select = TRUE)

summary(model)

#Family: gaussian 
#Link function: identity 

#Formula:
#rsp ~ s(pred1) + s(pred2) + s(pred3) + s(pred4)

#Parametric coefficients:
#            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
#(Intercept)  0.02267    0.08426   0.269    0.788

#Approximate significance of smooth terms:
#            edf Ref.df     F p-value  
#s(pred1) 0.8770      9 0.212  0.1174  
#s(pred2) 1.8613      9 0.638  0.0374 *
#s(pred3) 0.5439      9 0.133  0.1406  
#s(pred4) 0.4504      9 0.091  0.1775  
---
#Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

#R-sq.(adj) =  0.0887   Deviance explained = 12.3%
#-REML = 129.06  Scale est. = 0.70996   n = 100

Answer 1

Marra 和 Wood (2011, Computational Statistics and Data Analysis 55; 2372-2387) 比较了 GAM 中特征选择的各种方法。他们得出结论，平滑度选择过程中的附加惩罚项给出了最好的结果。这可以通过使用select = TRUE参数/设置或以下任何变体在 mgcv::gam() 中激活：

model <- gam(rsp ~ s(pred1,bs="ts") + s(pred2,bs="ts") + s(pred3,bs="ts") + s(pred4,bs="ts"), data = dat, method = "REML")
model <- gam(rsp ~ s(pred1,bs="cr") + s(pred2,bs="cr") + s(pred3,bs="cr") + s(pred4,bs="cr"),
             data = dat, method = "REML",select=T)
model <- gam(rsp ~ s(pred1,bs="cc") + s(pred2,bs="cc") + s(pred3,bs="cc") + s(pred4,bs="cc"),
             data = dat, method = "REML")
model <- gam(rsp ~ s(pred1,bs="tp") + s(pred2,bs="tp") + s(pred3,bs="tp") + s(pred4,bs="tp"), data = dat, method = "REML")