ガウス過程回帰とデータ数・次元数・計算時間 - Qiita

背景 ガウス過程回帰はデータ数nが増えると、n×nの行列計算が必要になりメモリや計算量を圧迫してしまうという欠点が存在する。 実務上どの程度影響するのかを把握するため、疑似データでモデル構築の時間を計測した結果をまとめる。 環境 Google Colab 実験コード import time import warnings import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd from sklearn.gaussian_process import GaussianProcessRegressor from sklearn.gaussian_process.kernels import WhiteKernel, RBF, ConstantKernel, Matern, DotProduct warning