使用 mgcv 将样条添加到多项 logit 模型

Question

我正在尝试训练一个多项式 logit 模型，当我在做的时候，我不妨把它变成一个 GAM 并在混合中添加样条。

我曾尝试使用mgcv，但到目前为止我只设法生成错误。以下是使用iris数据集的一些示例。

你知道如何让它收敛吗？
谢谢

library(tidyverse)
library(mgcv)
my_iris <- iris %>% 
  mutate(y =    as.integer(as.factor(Species)) -1) 
set.seed(8)

# this works (no spline)
mod1 <- gam(
  data = my_iris,
  formula = list(
    y ~ Sepal.Length + Petal.Length,
      ~ Sepal.Length + Petal.Length),
  family=multinom(K=2))

模型 2（花瓣宽度上的 1 个样条）崩溃并显示以下警告：

Warning message:
 In newton(lsp = lsp, X = G$X, y = G$y, Eb = G$Eb, UrS = G$UrS, L = G$L,  :
Fitting terminated with step failure - check results carefully

.

mod2 <- gam(
  data = my_iris,
  formula = list(
    y ~ Sepal.Length + s(Petal.Width),
      ~ Sepal.Length + Petal.Length),
  family=multinom(K=2))

模型 3（花瓣长度上的 1 个样条）崩溃并显示以下警告：

Error in eigen(hess1, symmetric = TRUE) : 
infinite or missing values in 'x'

.

mod3 <- gam(
  data = my_iris,
  formula = list(
    y ~ Sepal.Length + s(Petal.Length),
      ~ Sepal.Length + Petal.Length),
  family=multinom(K=2))

模型 4（Sepal.Length 上的 2xsplines）崩溃并显示以下警告：

Error in gam.fit5(x, y, sp, Sl = Sl, weights = weights, offset = offset,  : 
non finite values in Hessian

.

mod4 <- gam(
  data = my_iris,
  formula = list(
    y ~ s(Sepal.Length) + Petal.Length,
      ~ s(Sepal.Length) + Petal.Length),
  family=multinom(K=2))