Modelo Aditivo Generalizado (GAM)

Un modelo aditivo generalizado, introducido por Trevor Hastie y Robert Tibshirani en 1986, extiende el modelo lineal generalizado al reemplazar cada término lineal con una función suave y orientada a los datos del predictor. Esto permite que el modelo capture relaciones no lineales al tiempo que preserva la interpretabilidad aditiva, término por término, de la regresión: cada predictor contribuye con su propia curva estimada, y las curvas simplemente se suman (en una escala de enlace) para predecir la respuesta.