estoy usandoGAM (modelos aditivos generalizados) para mi conjunto de datos. Este conjunto de datos tiene 32 observaciones, con 6 variables predictoras y una variable de respuesta (es decir, potencia). estoy usandogam() función de lamgcv Paquete para adaptarse a los modelos. Siempre que trato de ajustar un modelo, recibo un mensaje de error como:

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

A partir de este mensaje de error, infiero que tengo más variables predictoras en comparación con el número de observaciones. Supongo que este error se genera durante los procedimientos de validación cruzada. ¿Hay alguna forma de manejar este error?

Estoy usando el siguiente código para esto,

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)

Aquí, adjunto los datos condput() función

> 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))