python实现多输入高斯过程回归

要使用高斯过程（Gaussian Process）回归实现多输入（Multiple Input）的预测，可以使用Python中的scikit-learn库。以下是一个简单的实现示例：

import numpy as np
from sklearn.gaussian_process import GaussianProcessRegressor
from sklearn.gaussian_process.kernels import RBF, WhiteKernel

# 训练数据
X = np.array([[0, 0], [1, 1], [2, 2], [3, 3], [4, 4], [5, 5]])
Y = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5])

# 高斯过程回归模型
kernel = RBF(length_scale=1.0) + WhiteKernel(noise_level=1e-5)
gpr = GaussianProcessRegressor(kernel=kernel)

# 拟合模型
gpr.fit(X, Y)

# 预测
X_new = np.array([[1, 2], [3, 4]])
y_pred, sigma = gpr.predict(X_new, return_std=True)
print(y_pred)  # 预测值
print(sigma)   # 预测标准差

在这个示例中，我们使用了一个多变量的训练数据集（X和Y），其中X有两个特征（多输入）。我们使用RBF核函数和WhiteKernel噪声模型来构建高斯过程回归模型，并使用拟合好的模型来进行新数据的预测。