高斯过程回归预测matlab

高斯过程回归（Gaussian Process Regression, GPR）是一种非参数的概率模型，常用于处理不确定性和函数拟合问题。在MATLAB中，你可以使用Statistics and Machine Learning Toolbox提供的`fitrgp`函数来进行高斯过程回归。

以下是基本步骤：

1. **数据准备**：首先，你需要准备好输入数据`X`（自变量）和目标变量`y`（因变量）。通常，将它们组织成列向量形式。

2. **创建模型**：使用`fitrgp(X, y)`函数创建高斯过程模型。你可以选择一些预设的核函数（kernel），如径向基函数(RBF)、线性函数等，也可以自定义核函数。

3. **训练模型**：调用`[mdl, YFit, YVar] = fitrgp(X, y)`，`mdl`是模型结构，`YFit`是预测值，`YVar`是预测值的不确定性。

4. **预测**：如果你想对新的输入`Xnew`进行预测，可以使用`ypred = predict(mdl, Xnew)`，得到预测值`ypred`以及预测标准差。

5. **评估与调整**：查看预测结果及预测不确定性，如果需要，可以调整模型参数或核函数以优化模型性能。