我正在用scikit學習研究高斯過程回歸問題。為了進行預測，我有這樣的數(shù)據(jù)集，它包含傳感器在三維坐標系中的10個不同位置：例如Sensor1 coords:

[[ 30.1678 -173.569 725.724 ]

[ 29.9895 -173.34 725.76 ]

[ 29.9411 -173.111 725.768 ]

[ 29.9306 -173.016 725.98 ]

[ 29.6754 -172.621 725.795 ]

[ 29.5277 -172.274 725.903 ]

[ 29.585 -171.978 726.111 ]

[ 29.4114 -171.507 726.188 ]

[ 29.3951 -170.947 726.173 ]

[ 29.3577 -170.196 726.384 ]]

我執(zhí)行的探地雷達與離開一技術，以便在每次運行我使用9個三維坐標。訓練我的模型并在一個坐標上測試。然后我改變排列繼續(xù)。在

為了防止過擬合問題，我想用數(shù)據(jù)擴充來放大（或添加noiese）我的訓練數(shù)據(jù)。我見過的大多數(shù)數(shù)據(jù)增強技術都不適合用于圖像（隨機旋轉(zhuǎn)、裁剪、翻轉(zhuǎn)等）。我的問題是：在python中有什么方法可以對我的數(shù)據(jù)進行處理嗎？在

擴大我的以上數(shù)據(jù)有什么限制嗎。我可以為一個特定的三維坐標添加多少噪音。？在

要添加的新噪聲數(shù)據(jù)，例如列x的值應介于min(29.585)和max(30.1678)之間。我說的對嗎？或者也可以排成一排嗎？在

謝謝你！在

編輯

所以，我手動產(chǎn)生了噪音。在

^{pr2}$

我現(xiàn)在的問題是：如果我通過random.uniform(low, high, size)在最小值/最大值之間生成浮動，那么噪聲數(shù)據(jù)的標準偏差有時會大于0.8 or 1.0。因此，探地雷達預測的均方根誤差較大。如何設置一個限制，使生成的float的SD不能大于0.2？在

總結

以上是生活随笔為你收集整理的高斯过程回归python_基于python的高斯过程回归训练集数据扩充的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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