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这个例子演示在XOR数据集上进行高斯过程分类(Gaussian Process Classification, GPC), 并且与平稳的isotropic核(RBF), 非平稳核(DotProduct)的分类结果比较。在这个特殊的数据集上，DotProduct核方法获得了相当好的结果，这是因为分类边界是线性的。一般来说，平稳的核方法的结果较好。

实例代码

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.gaussian_process import GaussianProcessClassifier
from sklearn.gaussian_process.kernels import RBF, DotProductxx, yy = np.meshgrid(np.linspace(-3, 3, 50),np.linspace(-3, 3, 50))
rng = np.random.RandomState(0)
X = rng.randn(200, 2)
Y = np.logical_xor(X[:, 0] > 0, X[:, 1] > 0)# fit the model
plt.figure(figsize=(10, 5))
kernels = [1.0 * RBF(length_scale=1.0), 1.0 * DotProduct(sigma_0=1.0)**2]
for i, kernel in enumerate(kernels):clf = GaussianProcessClassifier(kernel=kernel, warm_start=True).fit(X, Y)# plot the decision function for each datapoint on the gridZ = clf.predict_proba(np.vstack((xx.ravel(), yy.ravel())).T)[:, 1]Z = Z.reshape(xx.shape)plt.subplot(1, 2, i + 1)image = plt.imshow(Z, interpolation='nearest',extent=(xx.min(), xx.max(), yy.min(), yy.max()),aspect='auto', origin='lower', cmap=plt.cm.PuOr_r)contours = plt.contour(xx, yy, Z, levels=[0.5], linewidths=2,colors=['k'])plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], s=30, c=Y, cmap=plt.cm.Paired,edgecolors=(0, 0, 0))plt.xticks(())plt.yticks(())plt.axis([-3, 3, -3, 3])plt.colorbar(image)plt.title("%s\n Log-Marginal-Likelihood:%.3f"% (clf.kernel_, clf.log_marginal_likelihood(clf.kernel_.theta)),fontsize=12)plt.tight_layout()
plt.show()

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