python实现多输入高斯过程回归

时间: 2023-07-31 08:09:04 浏览: 50
要实现多输入高斯过程回归,可以使用 scikit-learn 库提供的 GaussianProcessRegressor 类。以下是一个简单的示例代码: ```python import numpy as np from sklearn.gaussian_process import GaussianProcessRegressor from sklearn.gaussian_process.kernels import RBF, ConstantKernel # 构造训练数据 X_train = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) y_train = np.array([-1, 0, 2]) # 定义核函数 kernel = ConstantKernel(1.0, (1e-3, 1e3)) * RBF(length_scale=[1.0, 1.0], length_scale_bounds=(1e-3, 1e3)) # 构造高斯过程回归模型 gpr = GaussianProcessRegressor(kernel=kernel, alpha=1e-10, n_restarts_optimizer=10) # 训练模型 gpr.fit(X_train, y_train) # 构造测试数据 X_test = np.array([[2, 3], [4, 5]]) y_pred, sigma = gpr.predict(X_test, return_std=True) print(y_pred) # 预测值 print(sigma) # 方差 ``` 在这个例子中,我们使用了 RBF 核函数和常数核函数构造核。训练数据包括三个样本,每个样本有两个特征。我们使用 GaussianProcessRegressor 类构造高斯过程回归模型,并使用 fit 方法训练模型。最后,我们使用 predict 方法对测试数据进行预测,并返回预测值和方差。

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