我正在编写一个 python 代码来预测来自提供的训练集中的数据以适应GaussianProcessRegressor. 每次我运行代码时，都会对相同的测试数据产生不同的预测值。我想知道这种行为的原因以及防止这种情况的解决方案。
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GP 实现本质上包含模型优化的随机性。
对于理论介绍，您可以从这里阅读第 2 章和第 6 章。
从编码的角度来看，sklearn 提供了random_state在多个函数调用中获得可重现结果的参数。
对于GaussianProcessRegressor，您可以通过以下方式指定它：
model = GaussianProcessRegressor(random_state=42)
于 2020-06-09T16:32:59.083 回答