Ich benutzeGAM (verallgemeinerte additive Modelle) für meinen Datensatz. Dieser Datensatz enthält 32 Beobachtungen mit 6 Prädiktorvariablen und einer Antwortvariablen (nämlich Leistung). Ich benutzegam() Funktion desmgcv Paket passend zu den Modellen. Wann immer ich versuche, ein Modell zu passen, erhalte ich folgende Fehlermeldung:

Error in gam(formula.hh, data = data, na.action = na.exclude,  : 
  Model has more coefficients than data

Aus dieser Fehlermeldung schließe ich, dass ich im Vergleich zur Anzahl der Beobachtungen mehr Prädiktorvariablen habe. Ich denke, dieser Fehler wird während der Kreuzvalidierung generiert. Gibt es eine Möglichkeit, diesen Fehler zu behandeln?

Ich benutze folgenden Code dafür,

library(mgcv)
formula.hh <- as.formula(power ~ s(temperature) 
                                + s(prevday1) + s(prevday2)
                                + s(prev_2_hour) + s(prev_instant1))
model <- gam(formula.hh, data = data, na.action = na.exclude)

Hier hänge ich die Daten mit @ dput() function

> dput(data)
data <- structure(list(power = c(250.615931666667, 252.675878333333, 
1578.209605, 186.636575166667, 1062.07912666667, 1031.481235, 
1584.38902166667, 276.973836666667, 401.620463333333, 1622.50827666667, 
273.825153333333, 1511.37474333333, 291.460865, 215.138178333333, 
247.509348333333, 1140.21383833333, 1680.63441666667, 1742.44168333333, 
592.162706166667, 1610.7307, 615.857495, 1664.13551, 464.973065, 
1956.2482, 1767.94469333333, 1869.02678333333, 1806.731, 1746.3731, 
549.216605, 1425.42390166667, 1900.32575, 1766.18103333333), 
    temperature = c(31, 30, 28, 28, 27, 31, 32, 32, 30.5, 33, 
    33, 30, 32, 24, 30, 26, 28, 32, 34, 25, 32, 33, 35, 36, 36, 
    37, 35, 33, 35, 33, 35, 32), prevday1 = c(NA, 250.615931666667, 
    252.675878333333, 1578.209605, 186.636575166667, 1062.07912666667, 
    1031.481235, 1584.38902166667, 276.973836666667, 401.620463333333, 
    1622.50827666667, 273.825153333333, 1511.37474333333, 291.460865, 
    215.138178333333, 247.509348333333, 1140.21383833333, 1680.63441666667, 
    1742.44168333333, 592.162706166667, 1610.7307, 615.857495, 
    1664.13551, 464.973065, 1956.2482, 1767.94469333333, 1869.02678333333, 
    1806.731, 1746.3731, 549.216605, 1425.42390166667, 1900.32575
    ), prevday2 = c(NA, NA, 250.615931666667, 252.675878333333, 
    1578.209605, 186.636575166667, 1062.07912666667, 1031.481235, 
    1584.38902166667, 276.973836666667, 401.620463333333, 1622.50827666667, 
    273.825153333333, 1511.37474333333, 291.460865, 215.138178333333, 
    247.509348333333, 1140.21383833333, 1680.63441666667, 1742.44168333333, 
    592.162706166667, 1610.7307, 615.857495, 1664.13551, 464.973065, 
    1956.2482, 1767.94469333333, 1869.02678333333, 1806.731, 
    1746.3731, 549.216605, 1425.42390166667), prev_instant1 = c(NA, 
    237.211388333333, 455.932271666667, 367.837349666667, 1230.40137333333, 
    1080.74080166667, 1898.06056666667, 326.103031666667, 302.770571666667, 
    1859.65283333333, 281.700161666667, 1684.32288333333, 291.448878333333, 
    214.838578333333, 254.042623333333, 1380.14074333333, 824.437228333333, 
    1660.46284666667, 268.004111666667, 1715.02763333333, 1853.08503333333, 
    1821.31845, 1173.91945333333, 1859.87353333333, 1887.67635, 
    1760.29563333333, 1876.05421666667, 1743.10665, 366.382048333333, 
    1185.16379, 1713.98534666667, 1746.36006666667), prev_instant2 = c(NA, 
    275.55167, 242.638122833333, 220.635857, 1784.77271666667, 
    1195.45020333333, 590.114391666667, 310.141536666667, 1397.3184605, 
    1747.44398333333, 260.10318, 1521.77355833333, 283.317726666667, 
    206.678135, 231.428693833333, 235.600631666667, 232.455201666667, 
    281.422625, 256.470893333333, 1613.82088333333, 1564.34841666667, 
    1795.03498333333, 1551.64725666667, 1517.69289833333, 1596.66556166667, 
    2767.82433333333, 2949.38005, 328.691775, 389.83789, 1805.71815333333, 
    1153.97645666667, 1752.75968333333), prev_2_hour = c(NA, 
    219.024983, 313.393630708333, 263.748829166667, 931.193606666667, 
    699.399163791667, 754.018962083334, 272.22309625, 595.954508875, 
    1597.21487208333, 512.64361, 1236.42579666667, 281.200373333334, 
    196.983981666666, 230.327737625, 525.483920416666, 391.120302791667, 
    610.101280416667, 247.710625543785, 978.741044166665, 979.658926666667, 
    1189.25306041667, 814.840889166667, 989.059700416665, 1352.2367025, 
    1770.20417833333, 1847.11590666667, 843.191556416666, 363.50806625, 
    904.924465041666, 841.746712500002, 1747.73452958333)), .Names = c("power", 
"temperature", "prevday1", "prevday2", "prev_instant1", "prev_instant2", 
"prev_2_hour"), class = "data.frame", row.names = c(NA, 32L))