我想使用GPR来预测从已部署的接入点（AP）接收到的RSS。由于GPR不仅能提供RSS的均值，还能提供其方差，因此GPR在定位和导航系统中可能非常有用。我阅读了与GPR相关的已发表的期刊，掌握了其理论基础。现在，我希望用真实数据（RSS）来实现它。在我的系统中，输入和相应的输出（观测值）是：

X：二维笛卡尔坐标点

y：在相应坐标处的RSS（-dBm）数组

在网上搜索后，我发现可以使用sklearn软件（使用Python）。我安装了sklearn并成功测试了样本代码。这些样本Python脚本是为1D GPR设计的。由于我的输入集是2D坐标，我希望修改样本代码。我发现其他人也尝试过同样的操作，例如：如何正确使用scikit-learn的高斯过程进行2D输入，1D输出的回归？，如何使用GPML（Matlab）进行2D高斯过程回归？，以及克里金法是否适合高维回归问题？。

预期（预测）的值应该与y相似。我得到的值却大不相同。我想要预测RSS的测试床大小为16*16平方米。我希望每隔一米预测一次RSS。我假设样本代码中的高斯过程预测器使用了高斯下降算法进行训练。我希望使用萤火虫算法优化超参数（theta：使用y和X训练）。

为了使用我的数据（2D输入），我应该编辑哪一行代码？同样，我如何实现萤火虫算法（我已经通过pip安装了萤火虫算法）？

请提供您的建议和评论，谢谢您的帮助。

非常感谢您。

回答：

我简化了代码，以说明可能存在的问题：

import numpy as npfrom sklearn.gaussian_process import GaussianProcessRegressorx_train = np.array([[0,0],[2,0],[4,0],[6,0],[8,0],[10,0],[12,0],[14,0],[16,0],[0,2],                    [2,2],[4,2],[6,2],[8,2],[10,2],[12,2],[14,2],[16,2]])y_train = np.array([-54,-60,-62,-64,-66,-68,-70,-72,-74,-60,-62,-64,-66,                    -68,-70,-72,-74,-76])# 这是一个测试集吗？x1min = 0x1max = 16x2min = 0x2max = 16x1 = np.linspace(x1min, x1max)x2 = np.linspace(x2min, x2max)x_test =(np.array([x1, x2])).Tgp = GaussianProcessRegressor()gp.fit(x_train, y_train)# 在训练数据上预测y_pred_train = gp.predict(x_train)print('Avg MSE: ', ((y_train - y_pred_train)**2).mean()) # MSE 为 0# 在测试（？）数据上预测y_pred_test = gp.predict(x_test)# 如果没有y_test（例如，保留的标记测试样本），无法确定结果的优劣

预期（预测）的值应该与y相似。

在这里，我为了清晰起见将y重命名为y_train。在拟合GP并在x_train上预测后，我们看到模型完美地预测了训练样本，这可能是您所指的意思。我不确定您是否错误地写了小写的x，我称之为x_test（而不是大写的X，我称之为x_train）。如果我们在x_test上预测，没有相应的y_test值，我们真的无法知道预测的效果如何。因此，这个基本示例的运行情况符合我的预期。

看起来您还尝试为x_test创建一个网格，但当前代码并未实现这一点。这里，x1和x2在每个位置总是相同的。如果您想要一个网格，请查看np.meshgrid。