广义可加模型上面写的内容，无论是直接拟合，还是分段拟合，我们都是在拟合一个完整的曲线或直线方程，广义可加模型则是将自变量的单独模型相加，下图式子即为一般线性模型和可加模型：
我们看下图，下图中对于x和y关系的拟合是通过x的3个基础函数相加得到的：
GAMs automatically learn a nonlinear relationship between each predictor variable and the outcome variable, and then add these effects together linearly, along with the intercept.就是说广义可加的原理就是，先弄几个好解释的基础函数，这个基础函数可以是一次的，也可以是多次的，然后再将这些基础函数进行线性组合，从而达到更好地拟合数据的目的 。
通过广义可加模型可以同时实现模型的可解释性Interpretability，灵活性flexibility和正则化regularization 。
怎么理解呢，我们先看可解释性，假如一个可加模型是如下形式的基础函数相加得到的：
x2的作用我们就可以解释为在其它变量不变的情况下，x2和结局之间的关系是线性的，xp对左边的结局在某个点之前也基本是线性增加的，然乎某个点之后xp对结局就无影响了，这个就是将模型相加后才可能实现的解释性 。
灵活性在于，可加模型可以将所有自变量单独建模后相加，我们甚至不需要提前知道xy的关系，完全由数据说话的非参数形式，就比整体的多项式和样条更灵活 。
正则化则可以避免过拟合，可加模型是有一个超参
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