[英]Get confidence limits from Gaussian Process model in Python GPy
I calcualted a Gaussian Process model in Python using GPy:我使用 GPy 在 Python 中计算了一个高斯过程模型:
ker0 = GPy.kern.Bias(input_dim=1,variance=1e-2)
...
m = GPy.models.GPRegression(x, y, ker0+ker2)
I can plot it with我可以用它来绘制它
m.plot()
plt.show
and it visualizes the points, the spline and the confidence limits.并将点、样条曲线和置信限可视化。 Now I want to extract the parameters and the confidence limits to use the data in another plot.
现在我想提取参数和置信限以在另一个图中使用数据。 My question is, how can I access these data.
我的问题是,我怎样才能访问这些数据。
if I print m I get如果我打印 m 我得到
Name : GP regression
Objective : 31.9566881665
Number of Parameters : 4
Number of Optimization Parameters : 4
Updates : True
Parameters:
GP_regression. | value | constraints | priors
sum.bias.variance | 7.48802926977e-61 | +ve |
sum.spline.variance | -2.99999065833 | -3.0,-1.0 |
sum.spline.c | 19.8308670902 | 0.0,300.0 |
Gaussian_noise.variance | 50.2314402955 | +ve |
thx!谢谢!
Try尝试
m.sum.bias.variance
notice the m.
注意
m.
at the beginning.一开始。
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