дисперсия в качестве входных данных для функции регрессии гауссовского процесса (fitrgp) в Matlab
Я использую функцию регрессии гауссовского процесса в Matlab (fitrgp), и я уже прочитал полную документацию по этой функции. Я работаю с набором данных временных рядов, и каждая точка в этом наборе данных имеет свои собственные отклонения. Я хочу знать, есть ли способ передать в эту функцию как точки данных, так и отклонения, чтобы указать неопределенность между данными или нет?
это код, который я использую:
trainNumber = 2000;
gprMdTrain = fitrgp(xH1(1:trainNumber,:),yH1(1:trainNumber,:),...
'KernelFunction','squaredexponential','FitMethod','sd',...
'Standardize',1,'Verbose',1,'SigmaLowerBound',0.05);
[YpredTest,~,ci] = predict(gprMdTrain,xH1(trainNumber+1:end,:));
[label,score,cost] = resubPredict(gprMdTrain);