最近我遇到了一个问题，我认为多输出高斯过程（GP）可能是解决这个问题的合适选择。目前我正在使用单输出高斯过程处理我的数据，随着维度的增加，我的结果变得越来越差。我尝试使用 SKlearn 进行多输出处理，并且在高维度下取得了更好的结果，但我认为 GPy 在此类任务上更为完整，并且我可以对模型有更多的控制。对于单输出 GP，我设置了如下核函数：
kernel = GPy.kern.RBF(input_dim=4, variance=1.0, lengthscale=1.0, ARD = True)m = GPy.models.GPRegression(X, Y_single_output, kernel = kernel, normalizer = True) m.optimize_restarts(num_restarts=10) 在上面的例子中，X 的尺寸是 (20,4)，Y 的尺寸是 (20,1)。
我用于多输出的实现是从 多输出高斯过程介绍 中获取的。我按照示例准备了数据，将 X_mult_output 设置为尺寸 (80,2) – 第二列是输入索引 – 并将 Y 重新排列为 (80,1)。
kernel = GPy.kern.RBF(1,lengthscale=1, ARD = True)**GPy.kern.Coregionalize(input_dim=1,output_dim=4, rank=1)m = GPy.models.GPRegression(X_mult_output,Y_mult_output, kernel = kernel, normalizer = True)到目前为止，一切看起来都正常，现在我想预测值。问题是似乎无法预测值。据我所知，你可以通过在 Y_metadata 参数中指定输入索引来预测单个输出。由于我有4个输入，我设置了一个我想预测的数组如下：
x_pred = np.array([3,2,2,4])然后，我想我必须分别预测 x_pred 数组中的每个值，如 共区域化回归模型（向量值回归） 中所示：
Y_metadata1 = {'output_index': np.array([[0]])}y1_pred = m.predict(np.array(x[0]).reshape(1,-1),Y_metadata=Y_metadata1)问题是我一直收到以下错误：
IndexError: index 1 is out of bounds for axis 1 with size 1关于如何克服这个问题有任何建议吗，或者我的实现有什么错误吗？
错误跟踪：
Traceback (most recent call last): File "<ipython-input-9-edb25bc29817>", line 36, in <module> y1_pred = m.predict(np.array(x[0]).reshape(1,-1),Y_metadata=Y_metadata1) File "c:\users\johndoe\desktop\modules\sheffieldml-gpy-v1.9.9-0-g92f2e87\sheffieldml-gpy-92f2e87\GPy\core\gp.py", line 335, in predict mean, var = self._raw_predict(Xnew, full_cov=full_cov, kern=kern) File "c:\users\johndoe\desktop\modules\sheffieldml-gpy-v1.9.9-0-g92f2e87\sheffieldml-gpy-92f2e87\GPy\core\gp.py", line 292, in _raw_predict mu, var = self.posterior._raw_predict(kern=self.kern if kern is None else kern, Xnew=Xnew, pred_var=self._predictive_variable, full_cov=full_cov) File "c:\users\johndoe\desktop\modules\sheffieldml-gpy-v1.9.9-0-g92f2e87\sheffieldml-gpy-92f2e87\GPy\inference\latent_function_inference\posterior.py", line 276, in _raw_predict Kx = kern.K(pred_var, Xnew) File "c:\users\johndoe\desktop\modules\sheffieldml-gpy-v1.9.9-0-g92f2e87\sheffieldml-gpy-92f2e87\GPy\kern\src\kernel_slice_operations.py", line 109, in wrap with _Slice_wrap(self, X, X2) as s: File "c:\users\johndoe\desktop\modules\sheffieldml-gpy-v1.9.9-0-g92f2e87\sheffieldml-gpy-92f2e87\GPy\kern\src\kernel_slice_operations.py", line 65, in __init__ self.X2 = self.k._slice_X(X2) if X2 is not None else X2 File "<decorator-gen-140>", line 2, in _slice_X File "C:\Users\johndoe\AppData\Roaming\Python\Python37\site-packages\paramz\caching.py", line 283, in g return cacher(*args, **kw) File "C:\Users\johndoe\AppData\Roaming\Python\Python37\site-packages\paramz\caching.py", line 172, in __call__ return self.operation(*args, **kw) File "c:\users\johndoe\desktop\modules\sheffieldml-gpy-v1.9.9-0-g92f2e87\sheffieldml-gpy-92f2e87\GPy\kern\src\kern.py", line 117, in _slice_X return X[:, self._all_dims_active]IndexError: index 1 is out of bounds for axis 1 with size 1回答：
问题
你定义了尺寸为 (-1, 4) 的 X 和尺寸为 (-1, 1) 的 Y，但你给模型预测的 X_pred 尺寸是 (1, 1)（x_pred 的第一个元素重塑为 (1, 1)）。
解决方案
将 x_pred 提供给模型进行预测（输入尺寸为 (-1, 4)）。
Y_metadata1 = {'output_index': np.array([[0]])}y1_pred = m.predict(np.array(x_pred).reshape(1,-1), Y_metadata=Y_metadata1)自己动手
在将你的代码一起执行之前，尝试分别运行并轻松调试它们，然后你可以使你的代码简洁明了。下面是你的问题的调试代码示例
Y_metadata1 = {'output_index': np.array([[0]])}a = np.array(x_pred[0]).reshape(1,-1)print(a.shape)y1_pred = m.predict(a,Y_metadata=Y_metadata1)输出是 (1,1) 和错误，这使得明显错误来自输入维度。
阅读错误信息也有帮助，你的错误信息指出，在 kern.K(pred_var, Xnew) 中有问题，所以错误可能来自核函数，然后它指出是来自 X[:, self._all_dims_active]，所以错误可能来自 X 的维度。然后通过对 x 维度进行一些实验，你就会明白原因了。
希望七天后这对你有帮助！
