Pythonのsklearnメソッド　gaussian_process

scikit-learn（sklearn）のgaussian_processモジュールは、ガウシアンプロセス（Gaussian Process, GP）を使用した回帰および分類のためのクラスを提供します。ガウシアンプロセスは、ベイズ非パラメトリックモデルの一種であり、データポイント間の関係性をモデル化し、不確実性を推定するために使用されます。以下は、gaussian_processモジュールで提供される主要なクラスと関数の一部です：

  1. GaussianProcessRegressor: ガウシアンプロセスを使用した回帰モデルをトレーニングおよび評価するためのクラスです。回帰モデルは、観測データに対する予測とともに、予測の不確実性も提供します。

    python
    from sklearn.gaussian_process import GaussianProcessRegressor
from sklearn.gaussian_process.kernels import RBF

# ガウシアンプロセス回帰モデルのインスタンス化
kernel = 1.0 * RBF(length_scale=1.0)
gp_regressor = GaussianProcessRegressor(kernel=kernel)

# データをフィットして予測
gp_regressor.fit(X_train, y_train)
y_pred, sigma = gp_regressor.predict(X_test, return_std=True)

  2. GaussianProcessClassifier: ガウシアンプロセスを使用した分類モデルをトレーニングおよび評価するためのクラスです。分類モデルは、各クラスへの所属確率を提供します。

    python
    from sklearn.gaussian_process import GaussianProcessClassifier
from sklearn.gaussian_process.kernels import RBF

# ガウシアンプロセス分類モデルのインスタンス化
kernel = 1.0 * RBF(length_scale=1.0)
gp_classifier = GaussianProcessClassifier(kernel=kernel)

# データをフィットして予測
gp_classifier.fit(X_train, y_train)
y_pred = gp_classifier.predict(X_test)

これらのクラスは、ガウシアンプロセスを使用して回帰および分類モデルを構築するために使用されます。ガウシアンプロセスは、モデルの不確実性を考慮する必要がある場合や、非線形関係をモデル化する必要がある場合に有用です。ただし、ガウシアンプロセスは計算コストが高いため、データセットが大きい場合には注意が必要です。

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Posted by ぼっち