Len*_*enn 8 r dataframe gam mgcv
我尝试将游戏适合我拥有的一些数据框。全部减去一项工作。它失败并出现错误：
Error in smooth.construct.tp.smooth.spec(object, dk$data, dk$knots) : A term has fewer unique covariate combinations than specified maximum degrees of freedom
我在互联网上查了一下，但无法真正弄清楚到底出了什么问题。我所有的 7 个以上数据帧都运行没有问题。然后我跑了 epiR::epi.cp(srtm[-c(1,7,8)])，它给了我这个输出：
$cov.pattern
id n curv_plan curv_prof dem slope ca
1 1 1 1.113192e-02 3.991046e-03 3909 43.601479 5.225853
2 2 1 -2.686749e-03 3.474989e-03 3312 35.022511 4.418310
3 3 1 -1.033450e-02 -4.626922e-03 3326 36.678623 4.421465
4 4 1 -5.439283e-03 2.066148e-03 4069 31.501045 3.887526
5 5 1 -2.602015e-03 -1.249511e-04 3021 37.199219 5.010560
6 6 1 1.068216e-03 1.216902e-03 2844 44.694374 4.852220
7 7 1 -1.855443e-02 -5.965539e-03 2841 42.753750 5.088554
8 8 1 2.363193e-03 2.353357e-03 2833 33.160995 4.652209
9 9 1 2.169674e-02 1.049735e-02 2964 32.311535 4.671970
10 10 1 2.850910e-02 9.416230e-03 2956 50.791847 3.496096
11 11 1 -1.932028e-02 4.949751e-04 2794 38.714302 4.217102
12 12 1 -1.372750e-03 -4.437230e-03 3799 48.356312 4.597039
13 13 1 1.154181e-04 -4.114155e-03 3808 54.669777 3.518823
14 14 1 2.743768e-02 7.829833e-03 3580 23.674162 3.268744
15 15 1 7.216539e-03 9.818082e-04 3969 29.421440 4.354250
16 16 1 2.385139e-03 6.333927e-04 3635 10.555381 4.905733
17 17 1 -1.129411e-02 2.719948e-03 2805 29.195084 4.807369
18 18 1 4.584329e-04 -1.497223e-03 3676 32.754879 3.729304
19 19 1 1.883965e-03 4.189690e-03 3165 30.973505 4.833158
20 20 1 -5.350136e-03 -2.615470e-03 2745 32.534698 4.420852
21 21 1 1.484253e-02 -1.245213e-03 3872 26.113234 4.045357
22 22 1 -2.449377e-02 -5.045668e-04 2931 31.060991 5.170872
23 23 1 -2.962795e-02 -9.271557e-03 2917 21.680889 4.547461
24 24 1 -2.487545e-02 -7.834328e-03 2736 41.775677 4.543325
25 25 1 2.890568e-03 -2.040353e-03 2577 47.003765 3.739546
26 26 1 -5.119631e-03 8.869720e-03 3401 38.519680 5.428564
27 27 1 6.171266e-03 -6.515175e-04 2687 36.678623 4.152842
28 28 1 -8.297552e-03 -7.053435e-03 3678 39.532673 4.081311
29 29 1 8.652663e-03 2.394378e-03 3515 33.895370 4.220177
30 30 1 -2.528805e-03 -1.293259e-03 3404 42.548138 4.266330
31 31 1 1.899994e-02 6.367806e-03 3191 41.696201 3.300749
32 32 1 -2.243623e-02 -1.866033e-04 2433 34.162479 5.364681
33 33 1 -6.934012e-03 9.280805e-03 2309 32.667160 5.650699
34 34 1 -1.121149e-02 6.376335e-05 2188 31.119059 4.706416
35 35 1 -1.429000e-02 5.299596e-04 2511 34.543365 4.538456
36 36 1 -7.168889e-03 1.301791e-03 2625 30.826660 4.059711
37 37 1 -4.226461e-03 7.440552e-03 2830 33.398251 4.941027
38 38 1 -2.635832e-03 8.748529e-03 3378 45.972672 4.861779
39 39 1 -2.007920e-02 -8.081778e-03 3281 31.735376 5.173269
40 40 1 -3.453595e-02 -6.867430e-03 2690 47.515182 4.935358
41 41 1 1.698363e-03 -8.296107e-03 2529 42.224693 4.386349
42 42 1 5.257193e-03 1.021242e-02 2571 43.070564 4.194372
43 43 1 6.968817e-03 5.538784e-03 2581 36.055031 4.209373
44 44 1 -7.632907e-04 2.803704e-04 2582 28.257311 4.230427
45 45 1 -3.468894e-03 -9.099842e-04 2409 29.421440 4.190946
46 46 1 1.879089e-02 6.532978e-03 3733 41.535984 4.032614
47 47 1 -1.076225e-03 -1.138945e-03 2712 39.260731 4.580621
48 48 1 -5.306205e-03 2.667941e-03 3446 34.250553 4.925404
49 49 1 -5.380515e-03 -2.595619e-03 3785 50.561493 4.642792
50 50 1 -2.571232e-03 -2.063937e-03 3768 46.160892 4.728879
51 51 1 -7.638110e-03 -2.432463e-03 3413 32.401161 5.058373
52 52 1 -2.950254e-03 -2.034031e-04 3852 32.543564 4.443869
53 53 1 -2.702386e-03 -1.776183e-03 2483 31.002720 3.879390
54 54 1 -3.892425e-02 -2.266178e-03 2225 26.126318 5.750985
55 55 1 -2.644659e-03 3.034660e-03 2192 32.103516 4.949506
56 56 1 -2.862503e-02 3.673996e-04 2361 23.930893 5.181818
57 57 1 6.263880e-03 -7.725377e-04 3780 17.752790 4.890797
58 58 1 1.054093e-03 -1.563014e-03 3089 36.422310 4.520845
59 59 1 9.474340e-04 -3.901043e-03 3155 42.552841 4.265886
60 60 1 5.569567e-03 -1.770366e-04 3516 13.166321 4.772187
61 61 1 -8.342760e-03 -9.908290e-03 3097 36.815479 5.346615
62 62 1 -1.422498e-03 -1.645628e-03 2865 29.802414 4.131463
63 63 1 4.523963e-02 1.067406e-02 2163 36.154739 3.369432
64 64 1 -1.164162e-02 6.808200e-04 2316 19.610609 4.634536
65 65 1 -8.043590e-03 9.395104e-03 2614 44.298817 3.983136
66 66 1 -1.925332e-02 -4.521391e-03 2035 31.205780 4.134195
67 67 1 -1.429050e-02 5.435983e-03 2799 38.876656 4.180761
68 68 1 6.935605e-04 3.015038e-03 2679 37.863647 4.213497
69 69 1 -5.062089e-03 5.961242e-04 2831 32.401161 3.729215
70 70 1 -3.617065e-04 -2.874465e-03 3152 45.871994 4.703659
71 71 1 -4.216370e-02 -4.917050e-03 3726 25.376934 4.614913
72 72 1 -2.184333e-02 -2.840071e-03 3610 43.138550 4.237120
73 73 1 -1.735273e-02 -2.199261e-03 3339 33.984894 4.811754
74 74 1 1.929157e-02 5.358084e-03 3447 32.356407 3.355368
75 75 1 -4.118797e-02 -2.408211e-03 3251 22.373844 5.160147
76 76 1 -1.393304e-02 7.900328e-05 3297 22.090260 4.724728
77 77 1 -3.078095e-02 -5.535597e-03 3143 37.298687 4.625203
78 78 1 1.717030e-02 -1.120720e-03 3617 37.965389 4.627342
79 79 1 -5.965119e-04 -5.377157e-04 3689 28.360373 4.767213
80 80 1 7.843294e-03 -9.579902e-04 3676 48.356312 3.907819
81 81 1 5.994634e-03 2.034169e-03 2759 25.142431 3.980591
82 82 1 -1.323012e-02 2.393529e-03 3972 26.880308 5.107575
83 83 1 6.312347e-03 2.877600e-04 3323 32.167103 3.496723
84 84 1 -1.180464e-02 4.438243e-03 3790 40.369972 4.081389
85 85 1 -8.333334e-03 4.009274e-03 3248 14.931417 4.881107
86 86 1 2.016023e-03 -5.707344e-04 3994 18.305449 4.278613
87 87 1 -5.515654e-03 -8.373593e-04 3368 40.703190 4.229169
88 88 1 8.931696e-03 1.677515e-03 4651 30.133842 4.327270
89 89 1 1.962347e-04 -7.458636e-04 5075 57.352509 3.263017
90 90 1 -2.880805e-02 -5.200595e-04 2645 11.976726 5.634262
91 91 1 -2.101875e-02 -5.110677e-03 3109 34.218582 4.925558
92 92 1 -8.390786e-03 -1.188547e-02 3667 39.895481 4.249029
93 93 1 -1.366958e-02 9.873455e-04 2827 22.636129 5.269634
94 94 1 1.004551e-02 5.205147e-04 3667 44.028976 3.993555
95 95 1 5.892557e-03 -5.482296e-04 2416 5.385977 4.614692
96 96 1 -1.662132e-02 -9.946494e-04 3806 42.599808 3.951163
97 97 1 -7.977792e-03 5.937776e-03 3470 28.888371 3.120762
98 98 1 -2.408042e-02 -2.647421e-03 2975 16.228737 4.227977
99 99 1 -1.191509e-02 -2.014583e-03 2461 30.051607 4.361413
100 100 1 1.110316e-02 2.506189e-04 3362 29.517509 4.591039
101 101 1 2.010373e-03 4.185408e-04 5104 17.387333 3.642855
102 102 1 -3.218945e-03 1.004196e-02 4113 44.448421 3.282414
103 103 1 2.438254e-03 2.551999e-03 3234 31.205780 3.844411
104 104 1 -1.178511e-02 2.775465e-04 1864 1.350224 3.875072
105 105 1 -9.511201e-04 -1.446065e-03 2351 22.406872 4.392300
106 106 1 -4.563018e-03 -5.890041e-03 3141 24.862123 3.998985
107 107 1 -1.471223e-02 5.965497e-03 3765 25.363234 3.661456
108 108 1 -5.857890e-03 -9.363544e-03 2272 22.878105 5.105480
109 109 1 1.369277e-02 1.019289e-02 4016 44.848000 4.092690
110 110 1 -8.784844e-03 3.358194e-03 3293 32.543564 4.115062
111 111 1 -5.148044e-03 5.372697e-03 3038 31.772562 3.626687
112 112 1 -1.556184e+35 5.799786e+34 4961 29.421440 3.020591
113 113 1 3.831991e-03 1.570888e-03 2069 28.821898 3.790284
114 114 1 8.289138e-04 6.439757e-04 2154 21.045721 3.959267
115 115 1 -4.800863e-03 3.194520e-03 5294 45.660866 3.701611
116 116 1 2.974254e-02 1.197812e-02 4380 31.670097 3.877057
117 117 1 1.137725e-02 -1.082659e-02 5172 18.774675 3.572600
118 118 1 -4.678526e-03 7.448288e-03 2257 39.260731 4.227000
119 119 1 -4.655881e-03 -1.119303e-03 3233 30.205467 5.613868
120 120 1 -4.827522e-03 -4.766134e-03 3414 42.974857 3.831894
121 121 1 -8.568994e-04 1.053632e-03 1750 29.421440 4.132886
122 122 1 1.212121e-02 0.000000e+00 5018 20.136303 3.669850
123 123 1 -4.711660e-03 -2.261143e-03 3013 45.007954 3.622240
124 124 1 -1.226328e-02 4.688181e-04 3842 26.880308 3.098333
125 125 1 3.438910e-03 1.441129e-03 3470 11.386165 4.552782
126 126 1 1.192164e-02 -1.295839e-03 3473 22.684824 4.748498
127 127 1 -1.960781e-40 0.000000e+00 4155 90.000000 2.960569
128 128 1 2.124726e-04 1.945100e-03 2496 32.103516 5.242211
129 129 1 5.669804e-03 -4.589476e-03 2577 35.398876 4.271112
130 130 1 -8.838220e-03 -9.496282e-04 4921 14.506372 4.088247
131 131 1 1.009090e-02 -2.243944e-03 3385 38.372120 4.067030
132 132 1 5.630660e-03 -8.632211e-04 4003 33.322365 3.776054
133 133 1 -9.103803e-03 -6.322661e-03 2758 47.934212 3.739807
134 134 1 6.225513e-03 -1.824928e-03 3925 37.085732 3.389725
135 135 1 -1.303080e-03 3.580316e-03 2978 27.432941 4.345174
136 136 1 1.355920e-02 3.468190e-03 5058 57.797195 3.739124
137 137 1 2.092464e-02 -3.244962e-04 2400 3.931096 3.032193
138 138 1 5.691811e-02 -7.933985e-04 3885 15.069956 3.414036
139 139 1 8.052407e-05 -3.197287e-03 3493 33.993008 3.881695
140 140 1 -1.892967e-02 -5.049255e-03 2985 24.904482 4.417928
141 141 1 2.278842e-02 1.188287e-02 3666 31.670097 3.313449
142 142 1 1.496110e-02 2.181270e-03 3702 30.498932 3.171413
[ reached 'max' / getOption("max.print") -- omitted 18 rows ]
$id
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我试图降低呼叫中的节数gam，但也没有成功......有人可能有想法吗？
我使用以下行来拟合游戏：
mgcv::gam(slide ~ s(curv_plan) + s(curv_prof) + s(dem) + s(slope) + s(ca), data = dataframes_new[[7]], family = binomial)
Kas*_*rGL 13
我也经历过同样的问题。根本原因是我的公式规范中某些分类变量的级别少于k 。举个例子：
假设我的公式规范中的一项是：
s(I(pmin(example_variable, 120)), k = 5)
我的 example_variable 中的数据有 3 个级别（例如，“是”、“否”、“也许”）。这会引发上述错误。
就我而言，我通过在数据中创建附加级别来解决这个问题（我正在为单元测试创建测试数据）。在其他情况下，可以通过确保k不超过 calcategori 变量中的级别数来解决。
如果您使用分类变量，请检查根本原因是否与您相同。
我通过阅读以下内容找到了问题的解决方案：
https://stat.ethz.ch/pipermail/r-sig-ecology/2011-May/002148.html
https://stat.ethz.ch/pipermail/r-help/2007-October/143569.html
该错误意味着您尝试创建薄板样条基础展开，其基础函数多于要进行展开的变量具有唯一值的数量。
由于您没有显示模型拟合代码，我们只能说您尝试拟合的模型中的平滑之一对于您k特定或使用的值没有足够的唯一值（如果您没有） t 设置k使用默认值）。
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