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kriging (가우스 프로세스) 회귀를 상수 항 및 일반 지수 상관 모델과 함께 사용하려고합니다. 나는 GaussianProcess 함수 (버전 0.17.1)로 구 버전에서 이것을 할 수 있었다. 내가 사용할 때 경고 메시지가 나온다.scikit-learn GaussianProcessRegressor 대 GaussianProcess? 왜 GaussianProcess는 0.18 버전에서 더 이상 사용되지 않았습니까?
deprecation 경고 : Class GaussianProcess는 더 이상 사용되지 않는다. GaussianProcess는 버전 0.18에서 사용되지 않으며 0.20에서 제거됩니다. 대신 GaussianProcessRegressor를 사용하십시오.
그러나 비슷한 옵션은 GaussianProcessRegressor으로 찾을 수 없습니다. GaussianProcessRegressor 또는 scikit-learn에서이 기능을 더 이상 지원하지 않을지 궁금합니다.
GaussianProcess에서 회귀 변수를 '상수', '다항식'등으로 설정할 수 있습니다. RBF 커널에 제곱 된 지수 공분산 모델을 연결한다고해도 Kriging의 평균 (또는 경향 성분)은 어떻게 처리됩니까? – optimizationguy
커널 (커널의 혼합)을 튜닝하면 원하는 것을 얻을 수 있습니다. 방정식은 결국 동일합니다. 방법에 대한 예제는 [doc] (http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/gaussian_process/plot_gpr_co2.html#sphx-glr-auto-examples-gaussian-process-plot-gpr-co2-py)를 참조하십시오. 그것을 조정하십시오. – Y0da