Как обрабатываются "координаты" в регрессии гауссовского процесса в питоне scikit?
GPR (регрессия Гаусса) также называется универсальным кригингом.
В кригинге моделируется пространственная автокорреляция точек данных, и обычно входные наблюдения имеют связанную 2D-координату (X,Y). Эти координаты используются при формировании ковариационной (или корреляционной) матрицы, используемой в процессе регрессии.
В функции GPR Sciki в Python расстояния между точками данных, которые используются в качестве входных данных для вычисления ковариационной матрицы, не определяются с использованием 2D-координат, а вместо этого весь вектор объектов для входных данных используется для вычисления этих расстояний (при этом отмечается, что эти объекты может действительно многомерным).
У кого-нибудь есть понимание этого?