Python-GPy中高斯过程模型的置信限

我使用GPy在Python中计算了一个高斯过程模型：

ker0 = GPy.kern.Bias(input_dim=1,variance=1e-2)
...
m = GPy.models.GPRegression(x, y, ker0+ker2)

我可以用它来画

m.plot()
plt.show

它可视化了点、样条曲线和置信限。现在我想提取参数和置信限，以便在另一个图中使用数据。我的问题是，我如何访问这些数据

如果我打印m，我会得到

Name : GP regression
Objective : 31.9566881665
Number of Parameters : 4
Number of Optimization Parameters : 4
Updates : True
Parameters:
  GP_regression.           |              value  |  constraints  |  priors
  sum.bias.variance        |  7.48802926977e-61  |      +ve      |
  sum.spline.variance      |     -2.99999065833  |   -3.0,-1.0   |
  sum.spline.c             |      19.8308670902  |   0.0,300.0   |
  Gaussian_noise.variance  |      50.2314402955  |      +ve      |

谢谢

试试看

m.sum.bias.variance

---

请注意开头的

m.

。

这个答案不再是最新的，因为GPy现在返回一个错误，指出

'GPRegression'对象没有属性“sum”

。