Я хочу повторить работу, которую я прочитал в публикациях, используя Гауссовскую регрессию процесса (GPR) на данных NIR для количественных прогнозов. Обычно я использую R для своей работы и наткнулся на пакет под названием gausspr(). В публикациях есть два гиперпараметра для настройки на Radial Basis Kernel (RBF), который представляет собой Sigma или Variance and Length. Вот справочный веб-сайт для визуализации:
https://distill.pub/2019/visual-exploration-gaussian-processes/
gausspr() использует rbfdot из kernlab(), в котором в качестве переменной используется только сигма и нет переменной длины.
Мне интересно, есть ли альтернатива kernlab() или возможно ли кодировать мое собственное ядро? ИЛИ Я что-то упустил в отношении пакета kernlab(), который позволил бы мне изменить длину ядра?