高斯回归模型 研究工艺参数与性能关系的代码

高斯回归（通常指线性回归，而非高斯过程回归）在研究工艺参数与性能关系时，假设两者之间存在线性关系。以下是使用Python中的scikit-learn库实现简单线性回归的例子：

# 导入库
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 假设我们有一个CSV文件，其中包含工艺参数（如列1到列n）和性能指标（列'n+1'）
data = pd.read_csv('crafting_data.csv')

# 提取特征（工艺参数）和目标变量（性能）
X = data.iloc[:, :-1]  # 工艺参数
y = data.iloc[:, -1]   # 性能指标

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 初始化线性回归模型
model = LinearRegression()

# 使用训练数据拟合模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集的性能
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算均方误差作为评估指标
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(f"均方误差(MSE): {mse}")

# 相关问题--
1. 如何改进模型，考虑非线性关系？
2. 模型的系数解释是什么意思？
3. 怎样优化模型的超参数？

这个例子展示了如何用基础的线性回归分析工艺参数对性能的影响，但在实际应用中可能需要根据数据特性选择适当的模型或算法。