使用ggpredict()处理gamm对象，重启R会话后遇类型转换错误求解决

问题背景 #

使用mgcv::gamm()训练的广义相加混合模型（GAMM），在模型创建的原会话中调用ggeffects::ggpredict()生成边际均值预测并绘图完全正常，但保存工作区、重启R后，再次执行ggeffects::ggpredict(model)会触发错误：

Error in is.constant(y) : 'list' object cannot be coerced to type 'double'

由于模型基于大型数据集，包含平滑项与随机效应，重新训练需耗时数小时，无法每次绘图都重复训练。

解决方法 #

mgcv::gamm()返回的是包含$gam和$lme的列表对象（类为"gamm" "list"），会话重启后的反序列化过程导致ggpredict()对整个gamm对象解析异常，直接传入模型的$gam部分即可绕过该问题：

ggeffects::ggpredict(model$gam)

注意事项 #

• 不要传入model$lme，ggpredict()无法处理该部分的随机效应定义，会触发Error in eval(x$call$random) : object 'rand' not found错误。
• 若需保留随机效应对预测结果的影响，可后续单独处理随机效应部分的预测结果并与$gam部分的预测结合，但当前方法已能满足避免重训模型、正常生成预测的核心需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者PhelsumaFL