问题描述
我想知道在 GPy 中使用 GPCoregionalizedRegression 模型时获取 log_predictive_density 的正确方法是什么？
我尝试了以下方法，都导致抛出相同的错误
AttributeError: 'Mixednoise' object has no attribute 'gp_link'
示例 1：
lcm = GPy.util.multIoUtput.LCM(input_dim=28,num_outputs=2,kernels_list=[k1,k2])
m = GPy.models.GPCoregionalizedRegression([x_train,x_train],[y1_train,y2_train],kernel=lcm)
m.optimize(messages=False)
m.log_predictive_density(newX,newY)
示例 2：
lcm = GPy.util.multIoUtput.LCM(input_dim=28,kernel=lcm)
m.optimize(messages=False)
noise_dict = {'output_index':newX[:,-1].astype(int)}
m.log_predictive_density(newX,newY,Y_Metadata=noise_dict)
在这两种情况下，'newX' 都是维度为 (1,28+1) 的行向量，其中附加列是 0 或 1，具体取决于我要使用的输出索引。
我已经确认在使用 GPRegression 模型时示例 1 工作正常，并且示例 2 中的 noise_dict 也为 mean,var = m.predict(newX,Y_Metadata=noise_dict) 提供了正确的结果。我是否特别遗漏了对 log_predictive_density 函数的一些调整？
感谢您的时间！
解决方法
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