由于前面的 3 个，我尝试做的是预测函数的下一个点。例如，我想用 ((x0,y0), (x1,y1), (x2,y2)) 作为输入来预测 (x3,y3)。当向量 x 是 linspace 时，一切正常，但当它是 np.random.uniform 时，它就不起作用了。
我的训练数据看起来像这样： 训练数据
我的测试数据看起来像这样： 测试数据
我的模型是一个高斯过程，定义如下：
kernel = 1 * Matern(length_scale=1.0, nu=1.5)
gpr = GaussianProcessRegressor(kernel=kernel, random_state=42)
gpr.fit(train.Input, train.Output)
y_hat_gp, y_sigma = gpr.predict(test.Input, return_std=True)
我得到的结果如下： 预测结果
我唯一的结果是（0,0）。有人知道为什么它不起作用吗？