如何用高斯过程回归识别重要因素的代码
时间: 2023-09-03 08:16:43 浏览: 36
下面是使用Python和Scikit-Learn库来实现高斯过程回归和影响度量的代码示例:
```
from sklearn.gaussian_process import GaussianProcessRegressor
from sklearn.gaussian_process.kernels import RBF
from sklearn.metrics import r2_score
from SALib.analyze import sobol
import numpy as np
# 生成模拟数据
X = np.random.uniform(0, 1, [100, 5])
y = np.sin(X[:, 0]) + np.random.normal(0, 0.1, 100)
# 定义高斯过程回归模型
kernel = RBF(1.0, length_scale_bounds=(1e-1, 10.0))
model = GaussianProcessRegressor(kernel=kernel, n_restarts_optimizer=10)
# 拟合模型
model.fit(X, y)
# 计算R2值
y_pred = model.predict(X)
r2 = r2_score(y, y_pred)
print('R2 score:', r2)
# 计算Sobol指数
problem = {
'num_vars': 5,
'names': ['x1', 'x2', 'x3', 'x4', 'x5'],
'bounds': [[0, 1]] * 5
}
Si = sobol.analyze(problem, y, print_to_console=False)
# 打印结果
print('First-order indices:', Si['S1'])
print('Total indices:', Si['ST'])
```
上述代码中,首先生成了一个包含5个输入变量和1个输出变量的模拟数据集。然后使用Scikit-Learn库中的GaussianProcessRegressor类定义了一个高斯过程回归模型,并使用fit()方法拟合了数据集。接着使用r2_score()函数计算了模型的R2值,用于评估模型的拟合效果。最后使用SALib库中的sobol.analyze()函数计算了Sobol指数,用于确定每个输入变量的重要性。
需要注意的是,上述代码中使用的是Sobol指数方法进行影响度量。如果需要使用其他影响度量方法,需要根据具体情况进行相应的修改。