問題タブ [gaussian-process]
For questions regarding programming in ECMAScript (JavaScript/JS) and its various dialects/implementations (excluding ActionScript). Note JavaScript is NOT the same as Java! Please include all relevant tags on your question; e.g., [node.js], [jquery], [json], [reactjs], [angular], [ember.js], [vue.js], [typescript], [svelte], etc.
python - ガウス信頼区間: Python
GPR を使用してさまざまな燃料の燃焼特性を分析および予測するスクリプトを作成しています。テスト セットの出力が良好で、95% 信頼区間を追加したいと考えています。間隔を実装しようとすると、ひどい結果が得られます。助けを送ってください。
scikit-learn - 「CompoundKernel」オブジェクトに属性「k1」がありません - アンサンブル学習内のガウス プロセスでの複合カーネルのエラー
アンサンブル バギング分類器/リグレッサーで GaussianProcess 分類器またはリグレッサーを使用しようとしています。ガウス カーネルは、アンサンブル ワークフローの外部では正常に動作しますが、アンサンブル モデルに実装される限り (ここではバギング)、そのカーネルに関するエラーを生成し、「CompoundKernel」オブジェクトに属性「k1」がないことを宣言します。次のより単純なコードを使用してエラーを再生成しました。
エラーは次のとおりです。
複合カーネルを単一のカーネル (RBF など) に変更すると問題は解決しますが、モデルでハイブリッド カーネルを使用したいと考えています。この問題をどのように処理できるかについて何か考えがありますか?
python - Gaussian プロセスにテンソル (長さ、n_step、nb_features) を入力として与えるにはどうすればよいですか?
入力としてテンソルをsklearnするガウスプロセスにどのように与えることができるか知っている人はいますか? 私はニューラルネットワークでそれを行いましたが、ガウスプロセスで試してみました.