Die Einführung der Gauß-Prozess-Regression in der Signaturkernregression hat mehrere Auswirkungen. Zunächst ermöglicht die Gauß-Prozess-Regression eine flexible Modellierung von Unsicherheiten in den Daten, was besonders wichtig ist, wenn es um die Regression von Signaturen geht. Durch die Verwendung von Gauß-Prozessen können wir die Unsicherheit in den Vorhersagen quantifizieren und somit fundiertere Entscheidungen treffen. Darüber hinaus wird die Signaturkernregression durch die Gauß-Prozess-Regression effizienter und präziser, da sie die Modellierung von komplexen Zusammenhängen in den Daten erleichtert. Insgesamt führt die Einführung der Gauß-Prozess-Regression zu einer verbesserten Leistung und Genauigkeit der Signaturkernregression.