一、高斯过程简介
高斯过程是一种常用的监督学习方法，可以用于解决回归和分类问题。
高斯过程模型的优点有：
- 预测对观察结果进行了插值
- 预测的结果是概率形式的
- 通用性：可以指定不同的核函数（kernels）形式
高斯过程模型的确定包括：
- 它们不是稀疏的，即它们使用整个样本/特征信息来执行预测
- 高维空间模型会失效，高维也就是指特征的数量超过几十个
值得注意的是，高斯过程模型的优势主要体现在处理非线性和小数据问题上。
参考资料：https://scikit-learn.org/stable/modules/gaussian_process.html
二、高斯分布
1. 一元高斯分布
若一个随机变量
X
X
X服从均值为
μ
\mu
μ，方差为
σ
2
\sigma ^2
σ2的高斯分布，则将其写作
X
∼
N
(
μ
,
σ
)
X \sim N(\mu, \sigma)
X∼N(μ,σ)，其概率密度函数形式为：
f
(
x
)
=
1
σ
2
π
e
−
(
x
−
μ
)
2
2
σ
2
f(x) = \frac{1}{\sigma \sqrt{2\pi}}e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}}
f(x)=σ2π1e−2σ2(x−μ)2
对于均值为0，方差为1的高斯分布可以画出其函数图像：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(-5, 5, 10000)
y = 1.0/np.sqrt(2.0*np.pi)*np.exp(-1.0*np.power(x, 2)/2.0)
plt.plot(x, y)
plt.grid()
2. 多元高斯分布
对于任意维度的随机变量
X
(
x
1
,
x
2
,
⋯
,
x
n
)
X(x_1, x_2, \cdots, x_n)
X(x1,x2,⋯,xn)，其高斯分布可以写作
X
∼
N
(
μ
,
∑
)
X\sim N(\mu, \sum)
X∼N(μ,∑)，其中
∑
\sum
∑为协方差矩阵，其概率密度函数形式为：
f
(
X
)
=
1
(
2
π
)
n
∣
∑
∣
e
−
1
2
(
X
−
μ
)
T
∑
−
1
(
X
−
μ
)
f(X) = \frac{1}{\sqrt{(2\pi)^n|\sum|}}e^{-\frac{1}{2}(X-\mu)^T\sum ^{-1}(X-\mu)}
f(X)=(2π)n∣∑∣1e−21(X−μ)T∑−1(X−μ)
其中协方差矩阵的形式为：
[
σ
(
x
1
,
x
1
)
⋯
σ
(
x
1
,
x
n
)
⋮
⋱
⋮
σ
(
x
n
,
x
1
)
⋯
σ
(
x
n
,
x
n
)
]
\begin{bmatrix} \sigma(x_1, x_1) & \cdots & \sigma(x_1,x_n) \\ \vdots & \ddots & \vdots \\ \sigma(x_n, x_1) & \cdots & \sigma(x_n, x_n) \end{bmatrix}
⎣
⎡σ(x1,x1)⋮σ(xn,x1)⋯⋱⋯σ(x1,xn)⋮σ(xn,xn)⎦
⎤
其中
σ
(
x
i
,
x
j
)
=
∑
k
=
1
c
(
x
i
k
−
x
i
ˉ
)
(
x
j
k
−
x
j
ˉ
)
c
−
1
\sigma(x_i, x_j) = \frac{\sum^{c}_{k=1}(x_i^k-\bar{x_i})(x_j^{k}-\bar{x_j})}{c-1}
σ(xi,xj)=c−1∑k=1c(xik−xiˉ)(xjk−xjˉ)
其中c代表样本总数，协方差矩阵反映了不同变量之间的相关性大小，如果各个变量之间不相关，那么该矩阵为单位阵。关于多元高斯分布的一个重要性质就是：多元高斯分布的条件分布同样符合高斯分布。
参考资料：https://zhuanlan.zhihu.com/p/518236536
三、高斯过程回归
顾名思义，高斯过程回归就是通过高斯过程来求解回归问题，回归是指通过适当的建模来拟合一组自变量 X X X和因变量 y y y之间的函数关系，建模的方式有很多种，最常用的有线性回归，多项式回归等，高斯过程是其中的一种。
1. 高斯过程
将多元高斯分布推广到连续域上的无限维高斯分布，就得到了高斯过程。如下图所示，在时域
T
T
T上，对于每一时刻
t
i
t_i
ti，相应的表观值都服从高斯分布，即是
t
i
∼
N
(
μ
i
,
σ
i
)
t_i \sim N(\mu _i, \sigma _i)
ti∼N(μi,σi)，那么对于整个时域
T
T
T上的联合分布，满足多元高斯分布，即是
T
(
t
1
,
t
2
,
⋯
,
t
n
)
∼
N
(
μ
(
t
)
,
∑
(
t
i
,
t
j
)
)
T(t_1, t_2, \cdots,t_n)\sim N(\mu(t), \sum(t_i, t_j))
T(t1,t2,⋯,tn)∼N(μ(t),∑(ti,tj))
其中每个时刻的均值用一个均值函数刻画，两个不同时刻之间的相关性用一个协方差函数刻画。
因此我们只需要两个因素来确定一个高斯过程：
- 均值函数
- 协方差函数(矩阵)
2.高斯过程回归
高斯过程回归的是通过有限的高维数据来拟合出相应的高斯过程，从而来预测任意随机变量下的函数值。具体而言，对于一组随机变量
X
1
,
X
2
,
⋯
,
X
n
X_1, X_2, \cdots, X_n
X1,X2,⋯,Xn和目标值
y
1
,
y
2
,
⋯
y
n
y_1, y_2, \cdots y_n
y1,y2,⋯yn，我们假设其服从多元高斯分布，即是：
[
X
1
,
X
2
,
⋯
,
X
n
]
∼
N
(
y
1
,
y
2
,
⋯
,
y
n
,
∑
)
[X_1, X_2, \cdots, X_n]\sim N(y_1, y_2, \cdots, y_n,\sum)
[X1,X2,⋯,Xn]∼N(y1,y2,⋯,yn,∑)
这其中的问题是需要确定协方差矩阵，它反映了不同采样点之间的相似性大小，合法的协方差矩阵要求是半正定的，因此这里我们需要指定相应的核函数来度量这一相似性，sklearn中提供了很多的核函数，后面介绍。确定了协方差矩阵之后，我们就能根据已有的数据确定变量空间中的无限维高斯分布，并且相应地能够确定任意采样点处的条件高斯分布，即是相应的概率分布，如下图所示：
具体推到过程参考以下三篇文章。
- 浅谈高斯回归
- 高斯过程 Gaussian Processes 原理、可视化及代码实现
- 快速入门高斯过程（Gaussian process）回归预测
四、sklearn中高斯过程回归的使用
1. 核函数的选择
前面已经说明，核函数的作用是描述不同采样点之间的相似性大小，sklearn中内置了很多核函数，如下图所示：
|
Kernel which is composed of a set of other kernels. |
|
Constant kernel. |
|
Dot-Product kernel. |
|
Exp-Sine-Squared kernel (aka periodic kernel). |
|
The Exponentiation kernel takes one base kernel and a scalar parameter p and combines them via |
|
A kernel hyperparameter's specification in form of a namedtuple. |
|
Base class for all kernels. |
|
Matern kernel. |
|
Wrapper for kernels in sklearn.metrics.pairwise. |
|
The |
|
Radial basis function kernel (aka squared-exponential kernel). |
|
Rational Quadratic kernel. |
|
The |
|
White kernel. |
除了sklearn中提供的核函数之外，也可以自定义核函数。
2. sklearn中高斯过程回归的使用
a. 初始数据
这里我们利用 sklearn.datasets.make_friedman2 生成初始数据，friedman2 生成输入数据是一个 n_sample x 4维的矩阵，下面是其调用及可视化。
from sklearn.datasets import make_friedman2
import matplotlib.pyplot as plt
X, y = make_friedman2(n_samples=1000, noise=0.1, random_state=10)
plt.figure(dpi=300)
ax1 = plt.subplot(221)
ax1.scatter(X[:, 0], y, label='x1-y', s=0.1)
ax1.legend()
ax1 = plt.subplot(222)
ax1.scatter(X[:, 1], y, label='x2-y', s=0.1)
ax1.legend()
ax1 = plt.subplot(223)
ax1.scatter(X[:, 2], y, label='x3-y', s=0.1)
ax1.legend()
ax1 = plt.subplot(224)
ax1.scatter(X[:, 3], y, label='x4-y', s=0.1)
ax1.legend()
b. 高斯过程回归拟合
from sklearn.datasets import make_friedman2
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.gaussian_process import GaussianProcessRegressor
from sklearn.gaussian_process.kernels import RBF, Sum, WhiteKernel
import matplotlib.pyplot as plt
X, y = make_friedman2(n_samples=1000, noise=0.1, random_state=10)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=36)
model_kernel = Sum(RBF([100, 1500, 1, 10], length_scale_bounds='fixed'), WhiteKernel(0.1, noise_level_bounds='fixed'))
model_gpr = GaussianProcessRegressor(kernel=model_kernel)
model_gpr.fit(X_train, y_train)
print(model_gpr.score(X_test, y_test))
y_mean, y_std = model_gpr.predict(X_test, return_std=True)
plot_x = [i for i in range(X_test.shape[0])]
plt.figure(dpi=300)
plt.scatter(plot_x, y_test, color='red', label='test data')
plt.plot(plot_x, y_mean, color='blue', label='y predict')
plt.legend()
这里使用的是RBF和白噪声核函数，根据
x
1
,
x
2
,
x
3
,
x
4
x_1,x_2,x_3,x_4
x1,x2,x3,x4四个特征大小选取了不同大小的长度缩放尺度，拟合得到的模型较好，评分为0.99。
c. 高斯过程回归后验结果分布
from sklearn.datasets import make_friedman2
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.gaussian_process import GaussianProcessRegressor
from sklearn.gaussian_process.kernels import DotProduct, RBF, Sum, Matern, PairwiseKernel
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x_train = np.random.uniform(0, 5, 6).reshape(-1, 1)
y_train = np.sin(np.power(x_train-2.5, 2))
model_kernel = RBF(length_scale=1.0, length_scale_bounds=(1e-1, 10.0))
model_gpr = GaussianProcessRegressor(kernel=model_kernel)
model_gpr.fit(x_train, y_train)
plot_x = np.linspace(0, 5, 10000).reshape(-1, 1)
y_mean, y_std = model_gpr.predict(plot_x, return_std=True)
plt.figure(dpi=300)
plt.xlim([0, 5.0])
plt.ylim([-2.0, 2.0])
plt.scatter(x_train, y_train, label="train")
plt.plot(plot_x[:, 0], y_mean, '--', label='predict y')
plt.fill_between(plot_x[:, 0], y_mean-y_std, y_mean+y_std, color='black', alpha=0.1, label=r"predict y $\pm$ std")
plt.legend()
如上图为高斯过程回归拟合得到模型的预测值，可以看到结果是概率分布，灰色区域为95%置信区间。
d. 不同核函数拟合结果对比
对于以上c中的数据，这里用了四种不同的核函数来拟合，如下为代码和拟合结果。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-780800.html
from sklearn.datasets import make_friedman2
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.gaussian_process import GaussianProcessRegressor
from sklearn.gaussian_process.kernels import DotProduct, RBF, Matern, PairwiseKernel
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x_train = np.random.uniform(0, 5, 10).reshape(-1, 1)
y_train = np.sin(np.power(x_train-2.5, 2))
model_k1 = DotProduct(sigma_0=1, sigma_0_bounds=(1e-1, 10.0))
model_k2 = RBF(length_scale=1.0, length_scale_bounds=(1e-1, 10.0))
model_k3 = Matern(length_scale=1.0, length_scale_bounds=(1e-1, 10.0), nu=1.5)
model_k4 = PairwiseKernel(gamma=1.0, gamma_bounds=(1e-1, 10), metric='poly')
plt.figure(dpi=300)
plt.xlim([0, 5.0])
plt.ylim([-2.0, 2.0])
plt.scatter(x_train, y_train, label="train")
plot_x = np.linspace(0, 5, 10000).reshape(-1, 1)
for model_kernel in [model_k1, model_k2, model_k3, model_k4]:
model_gpr = GaussianProcessRegressor(kernel=model_kernel)
model_gpr.fit(x_train, y_train)
y_mean = model_gpr.predict(plot_x)
plt.plot(plot_x[:, 0], y_mean, '--', color=(np.random.random(), np.random.random(), np.random.random()), label='kernels: {}'.format(model_kernel.__str__()))
plt.legend()
可以看到不同核函数对于高斯过程回归的结果影响较大，实际使用时需要反复测试来选择最好的结果。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-780800.html
到了这里，关于高斯过程回归(Gaussian Processes Regression, GPR)简介的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
