Метод раньше оценивал коэффициенты основной функции, β; шумовое стандартное отклонение, σ; и параметры ядра, θ, модели GPR, сохраненной как вектор символов. Это может быть одно из следующих.

Явная основная функция используется в модели GPR, сохраненной как вектор символов или указатель на функцию. Это может быть одно из следующих. Если n является количеством наблюдений, основная функция добавляет термин H *β к модели, где H является базисной матрицей, и β является p-by-1 вектор из базисных коэффициентов.

Типы данных: char | function_handle

Категориальные индексы предиктора в виде вектора из положительных целых чисел. CategoricalPredictors содержит значения индекса, соответствующие столбцам данных о предикторе, которые содержат категориальные предикторы. Если ни один из предикторов не является категориальным, то это свойство пусто ([]).

Типы данных: single | double

Предполагаемые коэффициенты для явных основных функций, сохраненных как вектор. Можно задать явную основную функцию при помощи BasisFunction аргумент пары "имя-значение" в fitrgp.

Типы данных: double

Предполагаемое шумовое стандартное отклонение модели GPR, сохраненной как скалярное значение.

Типы данных: double

Параметры использовали для обучения модель GPR, сохраненную как GPParams объект.

Форма функции ковариации, используемой в модели GPR, сохраненной как вектор символов, содержащий имя встроенной ковариации, функционирует или указатель на функцию. Это может быть одно из следующих.

Типы данных: char | function_handle

Информация о параметрах функции ядра, используемой в модели GPR, сохраненной как структура следующими полями.

Типы данных: struct

Метод, что predict использование, чтобы сделать предсказания из модели GPR, сохраненной как вектор символов. Это может быть одно из следующих.

Веса раньше делали предсказания из обученной модели GPR, сохраненной как числовой вектор. predict вычисляет предсказания для новой матрицы предиктора Xnew при помощи продукта

$$K\left(X_{new},A\right)$$ матрица продуктов ядра между $$X_{new}$$ и активный вектор набора A и α является вектором из весов.

Типы данных: double

Преобразование применилось к предсказанному ответу, сохраненному как вектор символов, описывающий, как значения отклика, предсказанные моделью, преобразовываются. В RegressionGP, ResponseTransform 'none' по умолчанию, и RegressionGP не использует ResponseTransform при создании предсказаний.

Подмножество обучающих данных раньше делало предсказания из модели GPR, сохраненной как матрица.

predict вычисляет предсказания для новой матрицы предиктора Xnew при помощи продукта

$$K\left(X_{new},A\right)$$ матрица продуктов ядра между $$X_{new}$$ и активный вектор набора A и α является вектором из весов.

ActiveSetVectors равно обучающим данным X для точного подбора кривой GPR и подмножества обучающих данных X для разреженных методов GPR. Когда существуют категориальные предикторы в модели, ActiveSetVectors содержит фиктивные переменные для соответствующих предикторов.

Типы данных: double

Метод раньше выбирал активный набор для разреженных методов ('sd', 'sr', или 'fic'), сохраненный как вектор символов. Это может быть одно из следующих.

Выбранный активный набор используется по оценке параметра или предсказанию, в зависимости от выбора FitMethod и PredictMethod \in fitrgp.

Размер активного набора для разреженных методов ('sd', 'sr', или 'fic'), сохраненный как целочисленное значение.

Типы данных: double