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这个例子演示了高斯过程分类的预测概率，分别对应isotropic and anisotropic RBF核。数据集是iris数据集的二维版本。结果显示， anisotropic RBF核获得了稍微高一些的对数边际似然。

实例代码

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets
from sklearn.gaussian_process import GaussianProcessClassifier
from sklearn.gaussian_process.kernels import RBF# import some data to play with
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data[:, :2]  # we only take the first two features.
y = np.array(iris.target, dtype=int)h = .02  # step size in the meshkernel = 1.0 * RBF([1.0])
gpc_rbf_isotropic = GaussianProcessClassifier(kernel=kernel).fit(X, y)
kernel = 1.0 * RBF([1.0, 1.0])
gpc_rbf_anisotropic = GaussianProcessClassifier(kernel=kernel).fit(X, y)# create a mesh to plot in
x_min, x_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1
y_min, y_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1
xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h),np.arange(y_min, y_max, h))titles = ["Isotropic RBF", "Anisotropic RBF"]
plt.figure(figsize=(10, 5))
for i, clf in enumerate((gpc_rbf_isotropic, gpc_rbf_anisotropic)):# Plot the predicted probabilities. For that, we will assign a color to# each point in the mesh [x_min, m_max]x[y_min, y_max].plt.subplot(1, 2, i + 1)Z = clf.predict_proba(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])# Put the result into a color plotZ = Z.reshape((xx.shape[0], xx.shape[1], 3))plt.imshow(Z, extent=(x_min, x_max, y_min, y_max), origin="lower")# Plot also the training pointsplt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=np.array(["r", "g", "b"])[y],edgecolors=(0, 0, 0))plt.xlabel('Sepal length')plt.ylabel('Sepal width')plt.xlim(xx.min(), xx.max())plt.ylim(yy.min(), yy.max())plt.xticks(())plt.yticks(())plt.title("%s, LML: %.3f" %(titles[i], clf.log_marginal_likelihood(clf.kernel_.theta)))plt.tight_layout()
plt.show()

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