GPR

La régression par processus gaussiens (GPR) est une méthode de régression bayésienne non paramétrique basée sur les processus gaussiens. Elle est conçue pour apprendre la relation de mapping entre les entrées et les sorties afin de réaliser des prédictions de variables continues. La GPR offre des capacités de modélisation probabiliste flexibles et peut fournir des estimations de l'incertitude associée aux prédictions, ce qui en fait un outil largement utilisé dans l'apprentissage automatique, l'analyse des séries temporelles et l'optimisation, entre autres domaines. Dans les tâches diverses, la GPR sert de puissant outil de régression, démontrant des avantages significatifs dans la gestion de petits échantillons et de données non linéaires.