Sklearn高斯回归-内存错误

Sklearn高斯回归是指使用Scikit-learn库中的高斯回归算法进行数据建模和预测的过程。高斯回归是一种基于高斯分布的回归分析方法，它假设因变量与自变量之间存在线性关系，并且误差项服从正态分布。

在机器学习领域，Sklearn是一个常用的Python机器学习库，提供了丰富的机器学习算法和工具，包括回归、分类、聚类、降维等。Sklearn高斯回归通过最小化残差平方和来拟合数据，并使用高斯分布来建模误差项。

优势：

1. 简单易用：Sklearn高斯回归提供了简洁的API接口和丰富的文档，使得使用者可以快速上手和实现高斯回归模型。
2. 灵活性：Sklearn高斯回归支持自定义模型参数和正则化方法，可以根据实际需求进行灵活调整和优化。
3. 可解释性：高斯回归模型基于线性关系和高斯分布假设，模型参数具有直观的解释性，可以帮助理解数据特征对结果的影响。

应用场景：

1. 金融领域：Sklearn高斯回归可以用于预测股票价格、货币汇率等金融数据的变化趋势。
2. 市场营销：通过分析市场数据和用户行为，可以使用高斯回归模型预测用户购买意愿、点击率等指标。
3. 医学研究：Sklearn高斯回归可以用于分析医学数据，预测疾病风险、药物剂量等。

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