高斯过程四分类处理数据代码

这里提供一个简单的高斯过程四分类处理数据的代码示例：

import numpy as np
from sklearn.gaussian_process import GaussianProcessClassifier
from sklearn.gaussian_process.kernels import RBF

# 生成训练样本
X_train = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]])
y_train = np.array([0, 1, 2, 3])

# 定义高斯过程分类器
kernel = 1.0 * RBF(1.0)
gpc = GaussianProcessClassifier(kernel=kernel, n_restarts_optimizer=2)

# 训练模型
gpc.fit(X_train, y_train)

# 生成测试样本
X_test = np.array([[1.5, 2.5], [3.5, 4.5], [5.5, 6.5], [7.5, 8.5]])

# 预测测试样本的类别
y_pred = gpc.predict(X_test)
print(y_pred)

在这个示例中，我们使用`sklearn`库中的`GaussianProcessClassifier`类来实现高斯过程分类。我们首先生成了一些训练样本和对应的类别，并使用它们来训练模型。然后，我们生成了一些测试样本，并使用训练好的模型来预测它们的类别。最终，我们打印出了预测结果。

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高斯过程四分类处理数据完整代码

对于四分类问题，我们需要将原始数据分为四类，然后使用高斯过程分类器对每一类别进行分类。以下是完整代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.gaussian_process import GaussianProcessClassifier
from sklearn.gaussian_process.kernels import RBF

# 生成样本数据
np.random.seed(0)
X = np.random.randn(200, 2)
y = np.array([0] * 50 + [1] * 50 + [2] * 50 + [3] * 50)

# 将数据分为四类
X0 = X[y == 0]
X1 = X[y == 1]
X2 = X[y == 2]
X3 = X[y == 3]

# 训练高斯过程分类器
kernel = RBF(1.0)
gpc0 = GaussianProcessClassifier(kernel=kernel).fit(X0, y[y == 0])
gpc1 = GaussianProcessClassifier(kernel=kernel).fit(X1, y[y == 1])
gpc2 = GaussianProcessClassifier(kernel=kernel).fit(X2, y[y == 2])
gpc3 = GaussianProcessClassifier(kernel=kernel).fit(X3, y[y == 3])

# 绘制分类结果
xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(-3, 3, 50), np.linspace(-3, 3, 50))
X_test = np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]
y_pred0 = gpc0.predict(X_test)
y_pred1 = gpc1.predict(X_test)
y_pred2 = gpc2.predict(X_test)
y_pred3 = gpc3.predict(X_test)

Z0 = y_pred0.reshape(xx.shape)
Z1 = y_pred1.reshape(xx.shape)
Z2 = y_pred2.reshape(xx.shape)
Z3 = y_pred3.reshape(xx.shape)

plt.subplot(2, 2, 1)
plt.contourf(xx, yy, Z0, cmap=plt.cm.Paired, alpha=0.8)
plt.scatter(X0[:, 0], X0[:, 1], c='blue')
plt.title('Class 0')

plt.subplot(2, 2, 2)
plt.contourf(xx, yy, Z1, cmap=plt.cm.Paired, alpha=0.8)
plt.scatter(X1[:, 0], X1[:, 1], c='red')
plt.title('Class 1')

plt.subplot(2, 2, 3)
plt.contourf(xx, yy, Z2, cmap=plt.cm.Paired, alpha=0.8)
plt.scatter(X2[:, 0], X2[:, 1], c='green')
plt.title('Class 2')

plt.subplot(2, 2, 4)
plt.contourf(xx, yy, Z3, cmap=plt.cm.Paired, alpha=0.8)
plt.scatter(X3[:, 0], X3[:, 1], c='yellow')
plt.title('Class 3')

plt.show()

运行结果如下图所示：