python实现多输入高斯过程回归

多输入高斯过程回归可以使用Python中的Scikit-learn库实现。以下是一个简单的示例：

首先需要导入必要的库：

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

然后定义输入变量X和对应的输出变量y：

X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
y = np.array([1, 2, 3])

接下来定义高斯过程的核函数，这里使用常数核函数和径向基函数(RBF)核函数的组合：

kernel = C(1.0, (1e-4, 1e4)) * RBF(10, (1e-4, 1e4))

然后创建高斯过程回归模型：

gpr = GaussianProcessRegressor(kernel=kernel, n_restarts_optimizer=10)

接下来使用数据训练模型：

gpr.fit(X, y)

最后可以用模型进行预测：

X_new = np.array([[7, 8], [9, 10]])
y_pred, sigma = gpr.predict(X_new, return_std=True)

其中y_pred是预测的输出，sigma是对应的标准差。