因此,我一直在使用贝叶斯优化()来调整基于交叉验证性能指标的机器学习模型的超参数。在贝叶斯优化的几次迭代之后,我经常会遇到以下错误:
Error in chol.default(x = Sig): the leading minor of order XXX is not positive definite.
不幸的是,我不能分享我的数据集作为一个可重现的例子,并且这个问题的发生有点不规律(我还没有确切地指出是什么导致了这个问题)。似乎在这些情况下,产生的协方差矩阵存在问题,导致高斯过程的指定核不是正定的。
是什么导致了这种情况?如何处理?