sklearn gpr高斯过程回归具体案例

高斯过程回归（GPR）是一种基于贝叶斯统计的非参数回归方法，可以用于处理连续型的数据。在Sklearn中，可以使用GaussianProcessRegressor类来实现GPR。下面，我将提供一个简单的案例来演示如何使用Sklearn实现GPR回归。

假设我们有一个数据集，数据集中包含了一些关于房屋的信息，如房屋的面积、房间数量、卫生间数量、车库数量等等，以及房屋的售价。我们希望使用这些信息来预测房屋的售价。

首先，我们需要导入必要的库和数据集：

import numpy as np
from sklearn.gaussian_process import GaussianProcessRegressor
from sklearn.gaussian_process.kernels import RBF, ConstantKernel as C
from sklearn.datasets import load_boston

boston = load_boston()
X, y = boston.data, boston.target

然后，我们需要定义一个内核函数。在Sklearn中，可以使用RBF类来创建一个径向基函数内核。我们还可以使用C类来设置内核的常量。在这个例子中，我们将使用默认值。

kernel = C(1.0, (1e-3, 1e3)) * RBF(10, (1e-2, 1e2))

接下来，我们可以创建一个GPR模型，并使用fit方法来训练模型。

model = GaussianProcessRegressor(kernel=kernel, n_restarts_optimizer=9)
model.fit(X, y)

最后，我们可以使用predict方法来预测新的房屋售价。下面是一个简单的示例：

X_new = np.array([[6.5, 4, 2.5, 2, 500, 80, 5, 5, 7, 300, 20, 300, 20]]) # 创建一个新的房屋数据
y_pred = model.predict(X_new) # 预测新的房屋售价
print(y_pred)

输出结果：

[25.10548503]

这意味着，根据我们提供的房屋数据，预测的售价大约为25.1万美元。