请提供一段python代码:将20组gamma和nu的参数放入GA模型
时间: 2024-05-05 16:20:35 浏览: 16
很高兴为您解答问题!以下是一段示例代码,其中我们假设20组gamma和nu的参数均为浮点型数据:
```python
import numpy as np
from sklearn.gaussian_process import GaussianProcessRegressor
from sklearn.gaussian_process.kernels import RBF
# 设置参数
gammas = [1.0, 1.2, 0.8, 1.5, 1.1, 0.9, 1.3, 1.4, 1.2, 1.6, 1.0, 1.1, 1.3, 1.4, 1.5, 1.2, 0.9, 1.0, 1.5, 1.1]
nus = [0.01, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0, 1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5, 1.6, 1.7, 1.8, 1.9]
# 创建Gaussian Processs模型
kernel = 1.0 * RBF(length_scale=1.0)
model = GaussianProcessRegressor(kernel=kernel, n_restarts_optimizer=10)
# 将数据放入模型进行训练
X = np.array([(gamma, nu) for gamma, nu in zip(gammas, nus)])
y = np.random.randn(20)
model.fit(X, y)
# 预测gamma=1.5,nu=1.2的情况下的y值
X_new = np.array([[1.5, 1.2]])
y_pred, sigma = model.predict(X_new, return_std=True)
print('预测值:', y_pred[0], '预测值的置信区间:', (y_pred[0] - sigma[0], y_pred[0] + sigma[0]))
```
希望这个示例代码对您有所帮助!