scaling - 理解不同训练数据缩放方案的 GPy 标准差？

Question

我正在尝试使用两个单独的模型对两个不同的输出（独立）进行预测。我正在使用问题物理中的相关因素对输入和输出数据进行规范化。但是平均值预测中的不确定性（标准偏差）在使用不同的缩放方案时会发生变化，而对于两种不同的方案，平均值本身的预测精度很高。

我如何理解与我使用的缩放方案无关的不确定性（GPy 模型预测的标准偏差）？我如何确定是否需要进行适当的转换才能获得输出量级的标准偏差。

对于任何缺乏明确性，我提前道歉。

标签： scalinggaussianstandard-deviationgpy