私はGPYを使用してPythonでガウス過程モデルをcalcualted

Question

PythonのGPYにガウス過程モデルから信頼限界を取得します、

ker0 = GPy.kern.Bias(input_dim=1,variance=1e-2) 
... 
m = GPy.models.GPRegression(x, y, ker0+ker2) 

私は

m.plot() 
plt.show 

でそれをプロットすることができ、それがポイントを可視化スプラインと信頼限界。今度は、別のプロットでデータを使用するためのパラメータと信頼限界を抽出したいと思います。私の質問は、どうすればこれらのデータにアクセスできるかです。

は私が印刷する場合、私は

Name : GP regression 
Objective : 31.9566881665 
Number of Parameters : 4 
Number of Optimization Parameters : 4 
Updates : True 
Parameters: 
    GP_regression.   |    value | constraints | priors 
    sum.bias.variance  | 7.48802926977e-61 |  +ve  | 
    sum.spline.variance  |  -2.99999065833 | -3.0,-1.0 | 
    sum.spline.c    |  19.8308670902 | 0.0,300.0 | 
    Gaussian_noise.variance |  50.2314402955 |  +ve  | 

THXを取得するんです！

Answer 1

は

m.sum.bias.variance 

予告冒頭m.をお試しください。