Modélisation non linéaire avec les Generalized Additive Models (GAM) en R

Dans ce chapitre, vous examinerez de plus près les modèles ajustés au chapitre 1 et apprendrez à les interpréter et les expliquer. Vous verrez comment créer des graphiques montrant l’effet des différentes variables sur les résultats du modèle. Vous diagnostiquerez ensuite les problèmes liés à un sous-ajustement des données ou à des relations cachées entre variables, et apprendrez à les corriger de manière itérative pour obtenir de meilleurs résultats.

Dans ce chapitre, vous étendrez les types de modèles que vous pouvez ajuster à ceux comportant des interactions entre plusieurs variables. Vous ajusterez des modèles sur des données géospatiales en utilisant ces interactions pour modéliser des surfaces complexes, et vous visualiserez ces surfaces en 3D. Vous étudierez ensuite les interactions entre variables lissées et catégorielles, et comment modéliser des interactions entre des variables très différentes comme l’espace et le temps.

Dans les trois premiers chapitres, vous avez utilisé les GAM pour la régression de variables continues. Dans ce chapitre, vous utiliserez les GAM pour la classification. Vous construirez des GAM logistiques pour prédire des résultats binaires comme le comportement d’achat des clients, apprendrez à visualiser ce nouveau type de modèle, à faire des prédictions, et à expliquer les variables qui influencent chaque prédiction.