Uogólnione modele addytywne (, GAM) – klasa modeli statystycznych rozszerzająca uogólnione modele liniowe przez zastąpienie liniowej zależności od predyktorów sumą nieznanych, zwykle gładkich funkcji tych predyktorów. Model ma postać
gdzie jest funkcją łączącą, zmienną objaśnianą, predyktorami, a są funkcjami estymowanymi z danych.
GAM-y łączą elastyczność modeli nieparametrycznych z interpretowalnością modeli regresyjnych. Pozwalają modelować zależności nieliniowe bez wcześniejszego ustalania konkretnej postaci funkcji, na przykład kwadratowej, logarytmicznej lub wykładniczej. Jednocześnie zachowują strukturę addytywną, dzięki czemu wpływ poszczególnych zmiennych można przedstawiać i interpretować osobno.
Definicja Niech będzie zmienną objaśnianą, a wektorem predyktorów. W klasycznym uogólnionym modelu addytywnym zakłada się, że warunkowy rozkład należy do rodziny wykładniczej, a warunkowa wartość oczekiwana spełnia równanie
gdzie jest funkcją łączącą, a predyktor addytywny ma postać
Funkcje są zwykle zakładane jako gładkie i estymowane z danych.