高斯过程回归预测模型python

高斯过程回归（Gaussian Process Regression, GPR）是一种基于概率的机器学习方法，用于处理非线性和非参数的预测问题。在Python中，你可以使用Scikit-learn库中的`GaussianProcessRegressor`类来实现。以下是一个简单的步骤：

1. 导入必要的库：

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

2. 准备数据集（X是输入特征，y是目标值）：

X = np.random.rand(100, 2)   # 100个样本，每个样本有两个特征
y = np.sin(X).sum(axis=1) + 0.1 * np.random.randn(len(X))  # 目标值为正弦函数加上噪声

3. 创建并训练高斯过程回归模型：

kernel = RBF(length_scale=1.0, length_scale_bounds=(1e-2, 1e3)) + WhiteKernel(noise_level=1e-10)
gp = GaussianProcessRegressor(kernel=kernel)
gp.fit(X, y)

4. 进行预测：

X_new = np.linspace(0, 1, 1000).reshape(-1, 2)
y_pred, sigma = gp.predict(X_new, return_std=True)