Niet-lineaire modellering met Generalized Additive Models (GAM's) in R

In dit hoofdstuk kijk je nauwkeuriger naar de modellen die je in hoofdstuk 1 hebt gefit en leer je ze interpreteren en uitleggen. Je leert grafieken maken die laten zien hoe verschillende variabelen de modeluitkomsten beïnvloeden. Daarna diagnosticeer je problemen in modellen die voortkomen uit underfitting of verborgen relaties tussen variabelen, en leer je hoe je die iteratief oplost om betere resultaten te krijgen.

In dit hoofdstuk breid je de soorten modellen die je kunt fitten uit naar die met interacties tussen meerdere variabelen. Je fitt modellen van geospatiale data door deze interacties te gebruiken om complexe oppervlakken te modelleren, en je visualiseert die oppervlakken in 3D. Daarna leer je over interacties tussen gladde en categorische variabelen, en hoe je interacties modelleert tussen heel verschillende variabelen zoals ruimte en tijd.

In de eerste drie hoofdstukken gebruikte je GAM's voor regressie van continue uitkomsten. In dit hoofdstuk gebruik je GAM's voor classificatie. Je bouwt logistische GAM's om binaire uitkomsten te voorspellen, zoals het koopgedrag van klanten, leert dit nieuwe type model te visualiseren, maakt voorspellingen en leert uit te leggen welke variabelen elke voorspelling beïnvloeden.