小编Zol*_*tan的帖子

当我运行 Tweedie GLM 时，可以通过执行以下操作从链接中获取预测exp(link)。为了获得 Tweedie GLM 的预测，我通过执行以下操作从链接中获得预测exp(link)/2。我不明白为什么我需要除以2。

下面的最小可重现示例，灵感来自https://github.com/dmlc/xgboost/blob/master/R-package/demo/tweedie_regression.R上的 tweedie 回归演示

library(xgboost)
library(data.table)
library(cplm) # for insurance data
library(statmod) # for tweedie glm
data(AutoClaim)

# auto insurance dataset analyzed by Yip and Yau (2005)
dt <- data.table(AutoClaim)

# exclude these columns from the model matrix
exclude <-  c('POLICYNO', 'PLCYDATE', 'CLM_FREQ5', 'CLM_AMT5', 'CLM_FLAG', 'IN_YY')

# retains the missing values
# NOTE: this dataset is comes ready out of the box
options(na.action = 'na.pass')
x <- sparse.model.matrix(~ . …

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 …

stillpeak 网站在 netlify 上无法正确呈现，尽管它在本地看起来不错。屏幕截图如下。

我的仓库位于 此处。任何帮助将不胜感激。

我经历了多次尝试和错误才让我的网站在本地正常运行。之前的尝试得到的结果与您在 netlify 图片上看到的结果相同。

成功的本地尝试：
a) 创建一个空文件夹
b) setwd(folder)
c) new_site(theme = "kakawait/hugo-tranquilpeak-theme")
d) 在现有文件夹中创建一个项目 e) 在此文件夹中初始化一个 git 存储库

以前的尝试：
- 创建一个通用项目，然后使用 new_site(theme = "kakawait/hugo-tranquilpeak-theme")
- 创建一个新的“使用 blogdown 的网站”项目，要求“kakawait/hugo-tranquilpeak-theme”主题。

截图
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