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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) …

我正在使用具有许多NA值的数据框.虽然我能够创建一个线性模型,但由于缺少值和缺少指标列,我随后无法将模型的拟合值与原始数据对齐.

这是一个可重复的例子:

library(MASS)
dat <- Aids2
# Add NA's 
dat[floor(runif(100, min = 1, max = nrow(dat))),3] <- NA
# Create a model
model <- lm(death ~ diag + age, data = dat)
# Different Values
length(fitted.values(model))
# 2745
nrow(dat)
# 2843