matlab - 使用单一输入的GPML进行大规模回归

我将GPML Matlab软件包用于二维大规模回归问题。
如用户手册（http://www.gaussianprocess.org/gpml/code/matlab/doc/）中所述，我引入了用于大规模回归的输入。

nu = fix(n/2); iu = randperm(n); iu = iu(1:nu); u = x(iu,:);

其中n是输入变量的数量。

如果我有2个以上的输入，则效果很好。但是，当我只想为一个输入计算预测即n = 1时，推理方法就会失败

covfunc = @covSEiso;
likfunc = @likGauss;
n= 1;
nu = fix(n/2);
iu = randperm(n);
iu = iu(1:nu);
u = X(iu,:);
meanfunc = @meanConst;
covfuncF = {@covFITC, {covfunc}, u};
ll = 1.0; sf = 1.0;
hyp.cov = log([ll sf]);
sn = 0.1;  hyp.lik = log(sn);
hyp.mean = 0;
[mF s2F] = gp(hyp, @infFITC, [], covfuncF, likfunc, X(:,2), Y, X(:,2));

我只想使用X的第二列作为GP的输入，并使用目标Y进行训练。

最佳答案

发现了错误！

如果我仅使用X的2个变量来训练模型，则诱导点也应同样采样。
但错误是，我使用X的诱导点（10维），

u = X(iu,:);

哪有错！
@noumenal：看第21行有帮助！谢谢