资讯

历史

科技

环境与自然

成长

游戏

财经

文学与艺术

美食

健康

家居

文化

情感

汽车

三农

军事

旅行

运动

教育

生活

星座命理

高斯过程回归(Gaussian Process Regression)教程

创作时间:

作者:

@小白创作中心

高斯过程回归(Gaussian Process Regression)教程

引用

CSDN

https://blog.csdn.net/FFMXjy/article/details/145243269

高斯过程回归（Gaussian Process Regression，GPR）是一种非参数化的概率机器学习方法，它基于贝叶斯理论，用于解决回归问题。与传统的回归方法不同，GPR不仅能给出预测值，还能提供预测的不确定性估计。

算法简介

高斯过程回归（Gaussian Process Regression，GPR）是一种非参数化的概率机器学习方法，它基于贝叶斯理论，用于解决回归问题。与传统的回归方法不同，GPR不仅能给出预测值，还能提供预测的不确定性估计。

高斯过程可以被看作是一个随机函数的分布，它的任意有限个点的联合分布都是多维高斯分布。形式化地说，如果函数f(x)服从高斯过程，那么：

f(x) ~ GP(m(x), k(x, x’))

其中：

m(x)是均值函数，表示先验期望
k(x, x’)是核函数（协方差函数），定义了不同输入点之间的相关性

算法特点

概率预测

不仅给出点预测，还提供预测的不确定性
可以计算预测的置信区间
适合处理小样本数据集

非参数化

模型复杂度随训练数据量自适应调整
不需要预先指定模型结构
灵活性强，可以拟合各种非线性关系

贝叶斯框架

自然融入先验知识
可以进行在线学习和增量更新
具有良好的理论基础

核函数选择

通过不同核函数捕捉数据特征
可以组合多个核函数
超参数可以通过最大似然估计优化

环境准备

首先需要安装必要的Python包：

# requirements.txt
numpy>=1.19.2
matplotlib>=3.3.2
scikit-learn>=0.24.2

安装命令：

pip install -r requirements.txt

基本实现

让我们从一个简单的例子开始，使用GPR拟合带噪声的正弦函数：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.gaussian_process import GaussianProcessRegressor
from sklearn.gaussian_process.kernels import RBF, ConstantKernel as C

# 生成示例数据
np.random.seed(42)
X = np.linspace(0, 10, 20).reshape(-1, 1)
y = np.sin(X) + np.random.normal(0, 0.1, X.shape)

# 定义高斯过程回归模型
kernel = C(1.0, (1e-3, 1e3)) * RBF([1.0], (1e-2, 1e2))
gpr = GaussianProcessRegressor(kernel=kernel, n_restarts_optimizer=10, random_state=42)

# 训练模型
gpr.fit(X, y)

# 预测
X_test = np.linspace(0, 10, 100).reshape(-1, 1)
y_pred, sigma = gpr.predict(X_test, return_std=True)

这段代码展示了GPR的基本使用流程：

首先生成带噪声的训练数据
定义核函数（这里使用RBF核与常数核的乘积）
创建并训练GPR模型
在测试点上进行预测，获得预测均值和标准差

基本预测结果如下：

在图中，红点表示训练数据，蓝线表示预测均值，浅蓝色区域表示95%置信区间。可以看到，GPR不仅准确拟合了数据，还给出了预测的不确定性估计。

核函数的影响

核函数是GPR中最重要的组成部分，它定义了数据点之间的相似度。不同的核函数参数会导致不同的预测结果：

kernels = [
    C(1.0) * RBF([0.1]),  # 短长度尺度
    C(1.0) * RBF([1.0]),  # 中等长度尺度
    C(1.0) * RBF([3.0])   # 长长度尺度
]

不同长度尺度的效果对比：

从左到右，长度尺度逐渐增加：

短长度尺度：预测更加灵活，但可能过拟合
中等长度尺度：平衡了灵活性和平滑性
长长度尺度：预测更加平滑，但可能欠拟合

噪声处理

GPR天然具备处理噪声数据的能力。我们可以通过设置不同的噪声水平来观察模型的表现：

noise_levels = [0.05, 0.1, 0.3]
for noise in noise_levels:
    y_noisy = np.sin(X) + np.random.normal(0, noise, X.shape)
    gpr = GaussianProcessRegressor(kernel=kernel, alpha=noise**2)
    gpr.fit(X, y_noisy)

不同噪声水平的效果对比：

从图中可以观察到：