Datatable 如何使用gam（）拟合广义相加模型，其中所有列始终用作预测值（模型拟合中没有硬编码部分）

我在

R

中有一个列车数据表，它总是有不同的列，例如，现在数据表有以下列名：

library(mgcv)
dt.train <- c("DE", "DEWind", "DESolar", "DEConsumption", "DETemperature", 
              "DENuclear", "DELignite")

列名目前是硬编码的，但我不想一直更改它，我想让程序识别有多少列，并使模型与现有列相匹配。因此，我想要这样的东西（它适用于

stats:：lm（）

或

stats:：glm（）

）：

---

fitModel出于统计原因，我不建议您这样做，但是

nms
fitModel <- mgcv::gam(DE ~ s(DEWind)+s(DESolar)+s(DEConsumption)+s(DETemperature)+
                           s(DENuclear)+s(DELignite), 
                      data = dt.train)

fitModel <- mgcv::gam(DE ~ .-1, data = dt.train)

> rhs
[1] "s(DEWind) + s(DESolar) + s(DEConsumption) + s(DETemperature) + s(DENuclear) + s(DELignite)"

> fml
[1] "DE ~ s(DEWind) + s(DESolar) + s(DEConsumption) + s(DETemperature) + s(DENuclear) + s(DELignite)"

> fml
DE ~ s(DEWind) + s(DESolar) + s(DEConsumption) + s(DETemperature) + 
    s(DENuclear) + s(DELignite)