我正在做一些粒子物理分析，希望有人能给我一些关于我试图用来推断一些数据的高斯过程拟合的见解。
我将不确定性数据输入到 scikit-learn GaussianProcess 算法中。我通过“nugget”参数包含不确定性(我的实现匹配 a standard example here，其中我的“corr”是平方指数并且“nugget”值设置为 (dy/y)**2)。主要担心的是:我在分布边缘的绝对不确定性较低(但分数不确定性较高)，这会产生比我在该区域中预期的要大得多的预测置信区间(见下图)。
不确定性以这种方式表现的原因是我正在处理粒子物理数据，它是用不同特征 (x) 值观察到的粒子计数的直方图。这些计数服从泊松分布，因此具有 sqrt(N) 的不确定性(标准差)。因此，分布的较高计数区域具有较高的绝对值，但分数不确定性较低，反之亦然。
正如我所提到的，我理解在使用平方指数核时，此函数中的“nugget”参数应具有(分数不确定性)**2 的值。因此，如果预测的不确定性是基于输入的分数不确定性，那么它在边缘可能会很大，这是有道理的。但我不完全理解这在数学上是如何发挥作用的，预测的不确定性的大小比边缘数据点的不确定性大得多，我觉得这是错误的。
任何人都可以评论这里发生的事情吗？这是否符合预期？如果是这样，为什么？任何关于进一步阅读该主题的想法或引用将不胜感激!
我会给你一些重要的警告:
1) 在分布的边缘有几个计数为零的数据点。这在“金 block ”的分数不确定性中引发了一个扭结，因为 (sqrt(0)/0)**2 不是一个非常令人满意的值。我在这里进行了调整，将这些点的金 block 值设置为 1.0，这对应于计数为 1 时得到的值。我相信这是一个常见的近似值，它确实会影响手头的问题，但我不'认为它从根本上改变了这个问题。
2) 我正在处理的数据实际上是一个二维直方图(即，一个自变量(比如说 x)，另一个(y)和计数作为因变量(z))。显示的图是 2d 数据和预测的 1d 切片(即 z 与 x 在较小的 y 范围内积分)。我认为这不会真正影响手头的问题，但我想我会提到它。
最佳答案
根据您的介绍，我怀疑这种行为是正确的，尽管我还没有完成数学计算。我的直觉告诉我:不要做统一的直方图。当您离开配送中心时，使垃圾箱尺寸更大。这将增加您的值(value)并减少您的小数误差。
关于python - 高斯过程预测置信区间奇数，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/34418472/
关闭。这个问题是opinion-based.它目前不接受答案。想要改进这个问题？更新问题，以便editingthispost可以用事实和引用来回答它.关闭4年前。Improvethisquestion我想在固定时间创建一系列低音和高音调的哔哔声。例如:在150毫秒时发出高音调的蜂鸣声在151毫秒时发出低音调的蜂鸣声200毫秒时发出低音调的蜂鸣声250毫秒的高音调蜂鸣声有没有办法在Ruby或Python中做到这一点？我真的不在乎输出编码是什么(.wav、.mp3、.ogg等等)，但我确实想创建一个输出文件。
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