Modelado no lineal con Generalized Additive Models (GAMs) en R

En este capítulo, profundizarás en los modelos que ajustaste en el capítulo 1 y aprenderás a interpretarlos y explicarlos. Aprenderás a crear gráficos que muestren cómo diferentes variables afectan los resultados del modelo. Luego, diagnosticarás problemas en los modelos derivados de un ajuste insuficiente de los datos o de relaciones ocultas entre variables, y cómo corregirlos de forma iterativa para obtener mejores resultados.

En este capítulo, ampliarás los tipos de modelos que puedes ajustar para incluir interacciones entre múltiples variables. Ajustarás modelos de datos geoespaciales utilizando estas interacciones para modelar superficies complejas, y visualizarás esas superficies en 3D. Después, aprenderás sobre interacciones entre variables suaves y categóricas, y cómo modelar interacciones entre variables muy diferentes, como el espacio y el tiempo.

En los tres primeros capítulos, utilizaste GAM para la regresión de resultados continuos. En este capítulo, usarás GAM para clasificación. Construirás GAM logísticos para predecir resultados binarios, como el comportamiento de compra de clientes; aprenderás a visualizar este nuevo tipo de modelo, a hacer predicciones y a explicar las variables que influyen en cada predicción.