高斯过程回归中输出的方差具体是什么意思

高斯过程回归（Gaussian Process Regression，GPR）是一种基于贝叶斯统计的非参数回归方法，它输出的方差指的是对预测结果的不确定性。在GPR中，我们假设观测数据服从高斯分布，并使用该分布来预测新的未知数据。

输出的方差通常表示为在给定输入$x$的情况下，预测结果$y$的方差$Var(y|x)$。它衡量了我们对预测结果的置信度，即我们对预测值的估计的不确定性。当方差很小时，我们对预测结果的估计很有信心；当方差很大时，我们对预测结果的估计就不太可靠，需要谨慎处理。因此，方差信息在高斯过程回归中是非常重要的一部分，它可以帮助我们进行更加准确和可靠的预测。