多输出高斯过程回归在scikit-learn中的应用

多输出高斯过程回归（Multiple Output Gaussian Process Regression）是一种机器学习方法，用于建模多个输入和多个输出之间的复杂关系。scikit-learn是一个流行的Python机器学习库，提供了丰富的工具和算法来支持多输出高斯过程回归的实现。本文将介绍如何在scikit-learn中使用多输出高斯过程回归，并提供相应的源代码示例。

首先，我们需要安装scikit-learn库。可以使用以下命令在Python环境中安装scikit-learn：

pip install scikit-learn

安装完成后，我们可以导入所需的库和模块，并准备数据进行建模和预测。在这个示例中，我们假设有一组输入特征X和对应的多个输出变量Y。我们的目标是通过训练一个多输出高斯过程回归模型来预测给定输入特征X时的输出变量Y。

from sklearn.multioutput import MultiOutputRegressor
from sklearn.gaussian_process import GaussianProcessRegressor