Достоверность гауссовского процесса против достоверных интервалов

Question

Достоверность гауссовского процесса против достоверных интервалов

Поскольку гауссовский процесс возвращает распределение, а не точечную оценку, почему в этом примере (и фактически в каждом примере с GP) говорится о доверительных интервалах для аналогов байесовской статистики - достоверных интервалах?

1

machine-learning bayesian confidence-interval credible-interval

Источник

user7066507 06 мар '20 в 11:27

1 ответ

Другие вопросы по тегам machine-learning bayesian confidence-interval credible-interval

user2783005 16 июл '20 в 17:15 2020-07-16 17:15 · Answer 1 · 2020-07-16 17:15

Мне тоже было интересно об этом. Мое предположение следующее:GaussianProcessRegressor из sklearnреализует алгоритм 2.1 от Rasmussen & Williams (2006). В этой книге интервал ±2σ вокруг µ называется "доверительной областью 95%". Они просто не делают различия между "доверительным" и "заслуживающим доверия" регионом. Я думаю, что авторыsklearn принял это.

CE Rasmussen и CKI Williams, Gaussian Processes for Machine Learning, MIT Press, 2006