1导言
这篇文章探讨了为什么使用广义相加模型 是一个不错的选择。为此，我们首先需要看一下线性回归，看看为什么在某些情况下它可能不是最佳选择。
2回归模型
假设我们有一些带有两个属性Y和X的数据。如果它们是线性相关的，则它们可能看起来像这样：
为了检查这种关系，我们可以使用回归模型。线性回归是一种使用X来预测变量Y的方法。将其应用于我们的数据将预测成红线的一组值：
这就是“直线方程式”。根据此等式，我们可以从直线在y轴上开始的位置（“截距”或α）开始描述，并且每个单位的x都增加了多少y（“斜率”），我们将它称为x的系数，或称为β）。还有一点自然的波动，如果没有的话，所有的点都将是完美的。我们将此称为“残差”（ϵ）。
数学上是：
或者，如果我们用实际数字代替，则会得到以下结果：
这篇文章通过考虑每个数据点和线之间的差异（“残差）然后最小化这种差异来估算模型。
我们在线的上方和下方都有正误差和负误差，因此，通过对它们进行平方并最小化“平方和”，使它们对于估计都为正。这称为“普通最小二乘法”或OLS。
3非线性关系如何？
因此，如果我们的数据看起来像这样，我们该怎么办：
我们刚刚看到的模型的关键假设之一是y和x线性相关。如果我们的y不是正态分布的，则使用广义线性模型 _（Nelder＆Wedderburn，1972）_，其中y通过链接函数进行变换，但再次假设f（y）和x线性相关。如果不是这种情况，并且关系在x的范围内变化，则可能不是最合适的。我们在这里有一些选择：
- 我们可以使用线性拟合，但是如果这样做的话，我们会在数据的某些部分上面或者下面。
- 我们可以分为几类。我在下面的图中使用了三个，这是一个合理的选择。同样，我们可能处于数据某些部分之下或之上，而在类别之间的边界附近似乎是准确的。例如，如果x = 49时，与x = 50相比，y是否有很大不同？
- 我们可以使用多项式之类的变换。下面，我使用三次多项式，因此模型适合：
。这些的组合使函数可以光滑地近似变化。这是一个很好的选择，但可能会极端波动，并可能在数据中引起相关性，从而降低拟合度。
4样条曲线
多项式的进一步细化是拟合“分段”多项式，我们在数据范围内将多项式链在一起以描述形状。“样条线”是分段多项式，以绘图员用来绘制曲线的工具命名。物理样条曲线是一种柔性条，可以弯曲成形，并由砝码固定。在构造数学样条曲线时，我们有多项式函数，二阶导数连续，固定在“结”点上。
下面是一个ggplot2 对象，该 对象的 geom_smooth 的公式包含ns 函数中的“自然三次样条” 。这种样条曲线为“三次” 
，并且使用10个结
【视频】广义相加模型（GAM）在电力负荷预测中的应用（二）https://developer.aliyun.com/article/1485894
