问题描述
我得到了尺寸为300x10的测量数据。这意味着，在相同的采样时间内，我有300个数据点用于10种不同的记录。您可以在下图中看到：
现在，我想将高斯过程与scikit结合使用，以基于这些记录以最有把握的时间间隔获得最可能的课程。
输入的形状为：
np.shape(x1): (300,10)
np.shape(X): (300,10)
np.shape(x): (3000,10)
我将基本的scikit学习实现与成熟的内核一起使用：
kernel = MAT(length_scale=10,nu=5/2) + WHT(noise_level=1)
gp = GaussianProcessRegressor(kernel=kernel,n_restarts_optimizer=3)
gp.fit(X,x1)
y_pred_1,sigma_1 = gp.predict(x,return_std=True)
代码仍然可以正常工作，但是得到了以下结果。
通过一些缩放，我可以看到，先验仅适合第一个单个数据记录，而不是对所有数据点进行先验。对于帮助和解决方案，我将感到非常高兴。 我该如何对所有数据点进行高斯过程优先处理？
解决方法
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