粒子群优化高斯过程回归python代码

以下是使用粒子群优化（PSO）算法优化高斯过程回归的 Python 代码：

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

# 定义高斯过程回归优化目标函数
def gp_regression(x, y):
    kernel = C(x[0], (1e-3, 1e3)) * RBF(x[1], (1e-3, 1e3))
    gp = GaussianProcessRegressor(kernel=kernel, n_restarts_optimizer=9)
    gp.fit(X, y)
    score = -gp.score(X, y)
    return score

# 定义优化的变量范围
x0 = [1.0, 1.0] # 初始值
lb = [0.01, 0.01] # 下界
ub = [100.0, 100.0] # 上界

# 生成随机数据
np.random.seed(1)
X = np.random.uniform(-5.0, 5.0, size=(20, 1))
y = np.sin(X[:, 0])

# 使用粒子群优化算法优化高斯过程回归
xopt, fopt = pso(gp_regression, lb, ub)
print("Optimization results:")
print("xopt: ", xopt)
print("fopt: ", fopt)

在上面的代码中，我们使用 `GaussianProcessRegressor` 类来拟合高斯过程回归模型，并且使用粒子群优化算法 `pso` 函数来优化模型的超参数。`gp_regression` 函数是高斯过程回归的优化目标函数，它的输入是模型超参数的值 `x` 和训练数据 `y`，输出是负对数似然值的相反数（因为我们使用粒子群优化算法最小化目标函数）。

我们设置了初始值 `x0` 和变量范围 `lb` 和 `ub`。然后，我们生成随机数据 `X` 和 `y`，并使用 `pso` 函数来优化高斯过程回归模型的超参数。最后，我们输出优化结果 `xopt` 和 `fopt`，其中 `xopt` 是最优超参数的值，`fopt` 是对应的负对数似然值的相反数。