python实现多输入高斯过程回归
时间: 2023-07-31 22:07:30 浏览: 34
要实现多输入高斯过程回归,需要使用Python中的GPy库,它是一个高斯过程(GP)库,提供了实现高斯过程回归的工具和函数。
以下是一个简单的例子,展示了如何使用GPy库实现多输入高斯过程回归:
```python
import numpy as np
import GPy
# 创建训练数据
X = np.random.uniform(0, 1, (50, 2))
Y = np.sin(X[:, 0:1]) * np.sin(X[:, 1:2]) + np.random.randn(50, 1) * 0.05
# 定义高斯过程回归模型
kernel = GPy.kern.RBF(input_dim=2, ARD=True)
model = GPy.models.GPRegression(X, Y, kernel)
# 训练模型
model.optimize()
# 预测新数据
X_new = np.random.uniform(0, 1, (10, 2))
Y_new, Y_var = model.predict(X_new)
print(Y_new)
```
在这个例子中,我们首先创建了50个训练数据点,每个数据点有两个输入变量和一个输出变量。然后,我们定义了一个RBF核作为高斯过程模型的核函数,并使用训练数据训练模型。最后,我们使用模型预测了10个新的数据点。
需要注意的是,在定义核函数时,我们将输入变量的维度设置为2,因为每个训练和测试数据点都有两个输入变量。我们还将ARD(自适应相关度)设置为True,以便为每个输入变量分别设置长度尺度。这使得模型能够更好地适应不同的输入变量之间的关系。