[プログラム・コード公開] コピペだけで実用的かつ実践的なGaussian Process(GP) (Python言語)

仕事や研究において、それぞれ推定値の信頼性も考慮するためにGaussian Process(GP)をする方もいらっしゃいます。GPの実用的かつ実践的な方法はこちらに書きました。

しかし、GPによる回帰分析のやり方はわかっても、実際にGPができるようになるわけではありません。ネットや本でGPのプログラミングを説明しているものはありますが、データの読み込み方とか結果の出し方とか、他にも調べてやらなくちゃいけないこと、多いんですよね・・・。手間と時間がかかります。

そこでコピペするだけでGPによる回帰分析を実行可能なプログラムを作りました。下に示す形式のデータ(data.csv, data_prediction1.csv, data_prediction2.csv)さえ準備すれば、Python言語でGPによる回帰分析ができます。

●必要なもの

実行結果を下に示します。data_prediction2.csvの目的変数の推定値と推定値の標準偏差がPredictedY2.csvというファイルに保存されます。

コードの一部はこちらです。

Python言語で必要なものは以下の通りです。

Spyder [こちらではAnacondaのPYTHON 3.5をインストールしました。Spyder 2.3.8です]

もちろんGPからスタートしてさらにプログラミングを進めたいと考えている方にもぜひ利用していただければと思います。

Python言語のプログラムは有料コンテンツとします。購入すればこちらに記載したGPをそのまますぐに実行できます。

こちらからプログラムのzipファイル自体はダウンロードできます。

購入していただくと解凍のためのパスワードがありますのでそちらをご利用ください。