python实现多输入高斯过程回归

首先需要安装相应的库，比如scikit-learn和GPy。接着，使用GPy中的MultioutputGP模型来实现多输出高斯过程回归。

以下是一个简单的代码示例：

import numpy as np
import GPy

# 生成数据
X1 = np.random.rand(50, 1)
X2 = np.random.rand(50, 1)
Y1 = np.sin(2*np.pi*X1) + np.random.randn(50, 1) * 0.05
Y2 = np.cos(2*np.pi*X2) + np.random.randn(50, 1) * 0.05

# 合并输入和输出
X = np.hstack((X1, X2))
Y = np.hstack((Y1, Y2))

# 定义高斯过程回归模型
kernel = GPy.kern.RBF(input_dim=2, ARD=True)
model = GPy.models.MultioutputGP(X, Y, kernel=kernel, num_outputs=2)

# 训练模型
model.optimize()

# 预测新的数据
Xtest = np.random.rand(10, 2)
Ytest, _ = model.predict(Xtest)

# 打印预测结果
print(Ytest)

在这个例子中，我们生成了两组输入和输出数据，然后使用MultioutputGP模型来训练一个高斯过程回归模型，并使用它来预测新的数据。需要注意的是，MultioutputGP模型可以处理多个输出，因此我们需要指定num_outputs参数来告诉模型我们有几个输出。