scikit-learn/Gaussian Processはスケール不変ではありません

Question

私はライブラリscikit-learnでGaussian Process回帰をテストしており、私に与えられた信頼区間に不満です。 これは、これらがスケール不変ではないことを認識させました。関数が（各軸に比例して）スケールアップすると、信頼区間はさらに大きくなります。

たぶん写真は、より良い、それを説明します： （青い点でサンプリングされた点、真の機能が緑色で、近似は青で、信頼区間= +/- 2SD =灰色の領域を意味する）×1スケーリング

機能： を×100スケール

機能： 直感的に

、これらの信頼区間は、スケール不変右すべきですか？私たちは他のライブラリと同じことをしていますか？

ありがとうございます！

PS：コード

# -*- coding: utf-8 -*- 
""" 
Created on Thu May 12 16:12:38 2016 

@author: pierre 
""" 

import numpy as np 
from sklearn import gaussian_process 
import matplotlib.pyplot as plt 
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 
pi=3.14 

#Figure 
fig = plt.figure() 
ax = fig.add_subplot(111) 

#Function definition 
def f(x): 
    return 3*((x-0.5)**2)*((np.cos(pi*x))**2)+0.2*np.sin(5*x) 

# Coefficient of scale 
nn=100 

#Real function points 
x_real=np.linspace(0,nn,100) 
y_real=nn*f(x_real/nn).ravel() 

#Four points sampled 
X = nn*np.atleast_2d([0.,.2,.5,1.]).T 
y = nn*f(X/nn).ravel() 

#For the approximation 
x = np.atleast_2d(np.linspace(0, nn, 200)).T 

#GP call 
gp = gaussian_process.GaussianProcess() 
gp.fit(X, y) 
y_pred, sigma2_pred = gp.predict(x, eval_MSE=True) 

#Plots 
ax.scatter(X,y,s=400) #Sampled points 
ax.plot(x,y_pred) #Approximation 
ax.fill_between(x.ravel(),y_pred-10*sigma2_pred,y_pred+10*sigma2_pred,color='black',alpha=0.1) #Confidence intervals 
ax.plot(x_real,y_real) #True function 

Answer 1

それはMSEだ、またはは二乗誤差を意味するのであなたは、sigma2_predの平方根を取る必要があります。信頼区間は、その平方根に基づいて以下のようにする必要があります。

#GP call 
gp = gaussian_process.GaussianProcess() 
gp.fit(X, y) 
y_pred, sigma2_pred = gp.predict(x, eval_MSE=True) 
sd_pred = np.sqrt(sigma2_pred) 

#Plots 
ax.scatter(X,y,s=400) #Sampled points 
ax.plot(x,y_pred) #Approximation 
ax.fill_between(x.ravel(),y_pred-10*sd_pred,y_pred+10*sd_pred,color='black',alpha=0.1) #Confidence intervals 
ax.plot(x_real,y_real) #True function 

がscikit学習のドキュメントページ上の例えばhereを参照してください。彼らはまた、平方根を取る。