数据预处理系列：（十六）直接定义一个正态随机过程对象

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直接定义一个正态随机过程对象

前面我们只触及了正态随机过程的表面。在本主题中，我们将介绍直接创建一个具有指定相关函数的正态随机过程。

Getting ready

gaussian_process模块可以直接连接不同的相关函数与回归方程。这样就可以不创建GaussianProcess对象，直接通过函数创建需要的对象。如果你更熟悉面向对象的编程方法，这里只算是模块级的一个类方法而已。

在本主题中，我们将使用大部分函数，并把他们的结果用几个例子显示出来。如果你想真正掌握这些相关函数的特点，不要仅仅停留在这些例子上。这里不再介绍新的数学理论，让我们直接演示如何做。

How to do it...

首先，我们导入要回归的数据：

In [1]:

from sklearn.datasets import make_regressionX, y = make_regression(1000, 1, 1)from sklearn.gaussian_process import regression_models

第一个相关函数是常系数相关函数。它有若干常数构成：

In [2]:

regression_models.constant(X)[:5]

Out[2]:

array([[ 1.],       [ 1.],       [ 1.],       [ 1.],       [ 1.]])

还有线性相关函数与平方指数相关函数，它们也是GaussianProcess类的默认值：

In [3]:

regression_models.linear(X)[:1]

Out[3]:

array([[ 1.        , -1.29786999]])

In [4]:

regression_models.quadratic(X)[:1]

Out[4]:

array([[ 1.        , -1.29786999,  1.68446652]])

How it works...

这样我们就可以得到回归函数了，可以直接用GaussianProcess对象来处理它们。默认值是常系数相关函数，但我们也可以把轻松的把线性模型和平方指数模型传递进去。