defining-the-gaussian-process-object-directly

直接定义一个正态随机过程对象

前面我们只触及了正态随机过程的表面。在本主题中,我们将介绍直接创建一个具有指定相关函数的正态随机过程。

Getting ready

gaussian_process模块可以直接连接不同的相关函数与回归方程。这样就可以不创建GaussianProcess对象,直接通过函数创建需要的对象。如果你更熟悉面向对象的编程方法,这里只算是模块级的一个类方法而已。

在本主题中,我们将使用大部分函数,并把他们的结果用几个例子显示出来。如果你想真正掌握这些相关函数的特点,不要仅仅停留在这些例子上。这里不再介绍新的数学理论,让我们直接演示如何做。

How to do it...

首先,我们导入要回归的数据:

In [1]:
from sklearn.datasets import make_regression
X, y = make_regression(1000, 1, 1)
from sklearn.gaussian_process import regression_models

第一个相关函数是常系数相关函数。它有若干常数构成:

In [2]:
regression_models.constant(X)[:5]
Out[2]:
array([[ 1.],
       [ 1.],
       [ 1.],
       [ 1.],
       [ 1.]])

还有线性相关函数与平方指数相关函数,它们也是GaussianProcess类的默认值:

In [3]:
regression_models.linear(X)[:1]
Out[3]:
array([[ 1.        , -1.29786999]])
In [4]:
regression_models.quadratic(X)[:1]
Out[4]:
array([[ 1.        , -1.29786999,  1.68446652]])

How it works...

这样我们就可以得到回归函数了,可以直接用GaussianProcess对象来处理它们。默认值是常系数相关函数,但我们也可以把轻松的把线性模型和平方指数模型传递进去。