質問: 回帰学習器の「予測と実際のプロット」について 回帰学習器を用いて、回帰モデルを作成中です。 11個の説明変数に対して、1個の目的変数を予測する近似式を作成、2500個のデータセットを用いて学習させています。 学習モデルはガウス過程回帰であり、交差検証の分割数は5分割にしています。 学習のあと得られた近似式の予測精度を確かめるため、「予測と実際のプロット」使ってプロットを表示させました。 そのあと、モデルをエキスポートして同一データセットを使って予測値を算出して、プロットさせると前述の「予測と実際のプロット」の結果と一致しません。 回帰学習器で出力させた「予測と実施のプロット」とモデルをエキスポートさせて予測値を算出した結果とが一致しないのはなぜでしょうか。 交差検証のため、5分割して学習させていることが影響しているようですが、「予測と実施のプロット」で表示させている予測とはどんな値でしょうか。 よろしく教えてください。
回答: こちらが参考になるかもしれません。