「Gauss過程」プラットフォームは、複数の説明変数と1つの応答変数との間の関係をモデル化します。説明変数と応答変数は共に連続尺度である必要があります。Gauss過程モデル(Gaussian process model)は、有限要素法のようなコンピュータによるシミュレーション実験などの分野で、データを完璧に補間するモデルとして広く利用されています。Gauss過程モデルは、確率的な誤差を持たないモデル、つまり入力変数(説明変数)の値が同じであれば必ず出力変数(応答変数)の値も同じであるようなデータを扱います。
「Gauss過程」プラットフォームは、データに対して空間相関モデル(spatial correlation model)をあてはめます。このモデルにおいては、2つのオブザベーション間において、説明変数の値から計算される距離が長いほど、応答変数の相関が弱くなります。
このプラットフォームの目的の1つは予測式を求め、さらなる分析や最適化に役立てることです。
図16.1 Gauss過程の予測曲面の例