python - 多变量高斯过程回归: adaptation of kernels

Question

好吧，我知道这个问题已经被问了很多次，但我似乎找不到任何解释性的、好的答案。 我的问题本身很简单:当使用多变量输入 X 执行高斯过程回归时，如何指定哪个内核保存哪个变量？

一个例子可能会更清楚地说明这一点。看下面的代码:

import matplotlib as mpl
mpl.use('TkAgg')
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn.gaussian_process import GaussianProcessRegressor
from sklearn.gaussian_process.kernels import RBF
from sklearn.gaussian_process.kernels import ExpSineSquared, WhiteKernel, ConstantKernel

np.random.seed(0)

X = np.array([[0, 1, 2], [1, 3, 4], [2, 5, 1], [3, 7, 5], [4, 9, 7], [5, 0, 8], [6, 1, 2], [7, 3, 4], [8, 5, 1],
              [9, 7, 5], [10, 9, 7], [11, 0, 8], [12, 1, 2], [13, 3, 4], [14, 5, 1], [15, 7, 5],
              [16, 9, 7], [17, 9, 8]])

y = np.random.uniform(200, 300, len(X))

gp_kernel = 1**2*RBF(length_scale=[0, 0.01, 0]) * ExpSineSquared(0.02, 6, periodicity_bounds='fixed') + WhiteKernel()

gpr = GaussianProcessRegressor(kernel=gp_kernel, n_restarts_optimizer=2, normalize_y=True)
gpr.fit(X, y)

X1 = np.vstack((X, np.array([18, 3, 5])))
y_pred, sigma = gpr.predict(X1, return_std=True)

print(y_pred)
plt.plot(range(len(X)), y)
plt.plot(range(len(X1)), y_pred)
plt.show()

如果你看一下 X，你就会发现它在第二维中明显是周期性的。我想指定这一点，所以我的第一次尝试是这样的 ExpSineSquared([0, 0.2, 0], 6, periodicity_bounds='fixed') ，其中我复制了我找到​​的此类问题的大多数答案的方法，并为内核不包含的变量设置了 0。但遗憾的是 ExpSineSquared 不允许数组作为 length_scale 的输入参数。

因此，我尝试将其与允许这样做的东西(例如 RBF)相乘，并查看结果。这确实给了我一些预测，但是如果我们改变 gp_kernel = 1**2*RBF(length_scale=[0, 0.01, 0]) * ExpSineSquared(0.02, 6, periodicity_bounds='fixed') + WhiteKernel() 至gp_kernel = 1**2*RBF(length_scale=[0.01, 0, 0]) * ExpSineSquared(0.02, 6, periodicity_bounds='fixed') + WhiteKernel() , 结果保持完全相同，这不可能是正确的(第一个维度远非周期性)，因此您会期望一些更糟糕或至少不同的结果。

简而言之:如果您有多个变量输入，并且构造了保存某些(但不是全部)变量的内核，那么如何指定哪个内核保存哪个变量？

Answer 1

我发现 George 包在这种情况下非常有帮助。首先，您可以使用更多更多各向异性内核，因此这是一个很大的优势。其次，您可以指定它们作用的维度。例如，ExpSquaredKernel(length_scale=1, ndim=4,axes=1) 是一个 RBF 内核，作用于 的第二个维度(请参阅axes 参数)。数据由 4 个维度组成。