多输出高斯过程模型代码（MATLAB，多元参数非线性回归）

简介：
在多输出回归（即多目标、多变量或多响应回归）领域，我们的目标是预测多个实值输出变量。一种常用的策略是结合使用多个单输出回归模型的方案。然而，这种方法存在一些显著的缺点和限制[ ]：训练多个独立的单输出模型需要耗费大量的时间，并且每个模型都针对特定的目标进行单独的训练和优化，而并非针对所有目标的组合。在许多实际应用中，目标之间往往存在着强烈的相互依赖性和相关性，单个输出模型难以捕捉到这些内在的联系。为了克服这些不足之处，我们致力于开发一种多输出回归方法，该方法不仅能够有效地建模输入因素与相应目标之间的关系，还能充分考虑目标之间的关联性，从而更全面地处理多输出数据集。目前已经针对多输出问题开发出多种回归技术。您可以通过点击此处来查阅这些方法的详细信息。例如，多目标支持向量机（SVM）或随机森林等方法广受欢迎。在本研究中，我将提出并实施一种全新的技术，它利用高斯过程（GP）模型来实现多输出回归。首先, 我们将简要介绍单变量高斯过程 (GP)。单变量 GP 在函数空间内定义了一个高斯分布，这使其能够应用于非线性回归、分类、排序、偏好学习或有序回归等任务。相比于其他回归技术而言, 单变量 GP 具有诸多优势, 例如在处理计算资源受限的大型数据集时表现出色.