Визуализация прогнозирования модели гауссова процесса : Новое в системе Wolfram Language 11

Визуализация прогнозирования модели гауссова процесса

Обучите прогнозирующее устройство гауссова процесса на простом наборе данных.

In[1]:=

data = {-1.2 -> 1.2, 1.4 -> 1.4, 3.1 -> 1.8, 4.5 -> 1.6};
p = Predict[data, Method -> "GaussianProcess"]

Out[1]=

Визуализируйте прогнозируемые значения наряду с доверительным интервалом.

код на языке Wolfram Language целиком

In[2]:=

Show[Plot[{
   p[x],
   p[x] + StandardDeviation[p[x, "Distribution"]], 
   p[x] - StandardDeviation[p[x, "Distribution"]]
   }, {x, -2, 6}, PlotStyle -> {Blue, Gray, Gray}, 
  Filling -> {2 -> {3}}, Exclusions -> False, 
  PerformanceGoal -> "Speed", 
  PlotLegends -> {"Prediction", "Confidence Interval"}], 
 ListPlot[List @@@ data, PlotStyle -> Red, PlotLegends -> {"Data"}]]

Out[2]=