我尝试使用高斯过程来拟合平滑函数到一些数据点。我在python中使用scikit-learn库,在我的例子中,我的输入是二维空间坐标,输出是一些经过转换的版本,也是二维空间坐标。我生成了一些虚拟的测试数据,并试图用GP模型来拟合它。我使用的代码如下:from sklearn.gaussian_process import GaussianProcessRegressor
from sklearn.gaussian_process.kernels import RBF, ConstantKernel as C
import numpy as np
# Some dummy data
X = np.random.rand(10, 2)
Y = np.sin(X)
# Use the squared exponential kernel
kernel = C(1.0, (1e-3, 1e3)) * RBF(10, (1e-2, 1e2))
gp = GaussianProcessRegressor(kernel=kernel, n_restarts_optimizer=9)
# Fit to data using Maximum Likelihood Estimation of the parameters
gp.fit(X, Y)
print(X)
# Evaluate on a test point
test = np.random.rand(1, 2)
test[:, 0] = 1.56
test[:, 1] = 0.92
y_pred, sigma = gp.predict(test, return_std=True)
print(test, np.sin(test)) # The true value
print(y_pred, sigma) # The predicted value and the STD
我想知道是否有一个好的方法来形象化的模型拟合。由于我的输入和输出维度都是二维的,我不确定如何快速地将其可视化,以便对模型拟合有一个概念(尤其想知道点之间模型预测的平滑度和方差)。当然,网上的大多数例子都是一维的。在