R中高斯过程回归测试集的预测

mlegp

软件包说明了如何进行高斯过程拟合，但

mlegp

软件包中提到的R代码仅演示了使用

predict

方法重建原始功能输出。有人能帮助我理解如何在测试集上使用GPR进行

预测吗？
函数
predict.gp
（在
mlpeg
对象上使用
predict
时会调用该函数）使用
newData
参数，请参见
？predict.gp
：

Usage:

     ## S3 method for class 'gp'
     predict(object, newData = object$X, se.fit = FALSE, ...)

Arguments:

  object: an object of class ‘gp’

 newData: an optional data frame or matrix with rows corresponding to
          inputs for which to predict.  If omitted, the design matrix
          ‘X’ of ‘object’ is used.
  ...

考虑一下简单的模型

library(mlepg)
x = -5:5
y = sin(x) + rnorm(length(x),sd = 0.1)
fit = mlegp(x, y)

然后

及

给出了相同的结果。然后，您可以根据您的测试数据更改
newData
。
predict函数抛出错误，没有适用于“gp.list”类对象的“predict”方法@aanchalsharma请编辑您的主要帖子，以包含代表性和最小样本数据。在不了解（1）您正在处理的数据和（2）您正在执行的实际代码的情况下，很难（不可能）提供帮助。为了使您的问题具有可复制性，我们应该能够从您的帖子中复制并粘贴代码，并复制您看到的确切错误。否则这是一个猜测游戏。您还应该了解如何提供一个服务。
predict(fit)

predict(fit, newData = fit$X)