Ich möchte Gaußsche Prozesse verwenden, um eine Regressionsaufgabe zu lösen. Meine Daten lauten wie folgt: Jeder X-Vektor hat eine Länge von 37 und jeder Y-Vektor hat eine Länge von 8.

Ich benutze dassklearnpackage inPython aber der Versuch, Gaußsche Prozesse zu verwenden, führt zu einemException:

from sklearn import gaussian_process

print "x :", x__
print "y :", y__

gp = gaussian_process.GaussianProcess(theta0=1e-2, thetaL=1e-4, thetaU=1e-1)
gp.fit(x__, y__) 

x: [[136. 137. 137. 132. 130. 130. 132. 133. 134.
135. 135. 134. 134. 1139. 1019. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 70. 24. 55. 0. 9. 0. 0.] [136. 137. 137. 132. 130. 130. 132. 133. 134. 135. 135. 134. 134. 1139. 1019. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 70. 24. 55. 0. 9. 0. 0.] [82. 76. 80. 103. 135. 155. 159. 156. 145. 138. 130. 122. 122. 689. 569. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.] [156. 145. 138. 130. 122. 118. 113. 111. 105. 101. 98. 95. 95. 759. 639. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.] [112. 111. 111. 114. 114. 113. 114. 114. 112. 111. 109. 109. 109. 1109. 989. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.. 0. 0. 0. 0.] [133. 130. 125. 124. 124. 123. 103. 87. 96. 121. 122. 123. 123. 399. 279. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.] [104. 109. 111. 106. 91. 86. 117. 123. 123. 120. 121. 115. 115. 549. 429. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.. 0. 0. 0. 0. 0.] [144. 138. 126. 122. 119. 118. 116. 114. 1 07. 105. 106. 119. 119. 479. 359. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.. 0. 0. 0. 0.]]

y: [[7. 9. 13. 30. 34. 36. 41.] [7. 9. 13. 30. 34. 36. 41.] [-4. -9. -17. -21. -27. -28. -28. -20. ] [-1. -1. -4. -5. 20. 28. 31. 23.] [-1. -2. -3. -1. -4. -7. 8. 58.] [-1. -2. -14.33333333 -14. -13.66666667 -32. -26.66666667 -1. ] [1. 3.33333333 0. -0.66666667 3. 6. 22. 54.] [-2. -8. -11. -17. -17. -16. -16. -23. ]]

------------------------------------------------- -------------------------- Exception Traceback (letzter Aufruf zuletzt) in () 11 gp = gaussian_process.GaussianProcess (theta0 = 1e-2, ThetaL = 1e-4, ThetaU = 1e-1) 12 -> 13 gp.fit (x__, y__)

/usr/local/lib/python2.7/site-packages/sklearn/gaussian_process/gaussian_process.pyc in fit (self, X, y) 300 if (np.min (np.sum (D, axis = 1)) == 0. 301 und self.corr! = Correlation.pure_nugget): -> 302 raise Exception ("Mehrere Eingabe-Features können nicht denselben" 303 "-Zielwert haben.") 304

Ausnahme: Mehrere Eingabe-Features können nicht denselben Zielwert haben.

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