包含分类预测变量的模型

若高斯过程模型包括分类预测变量，则将高斯相关性结构用于相关性结构。R 矩阵的元素定义如下：

其中

K = 连续预测变量的数目

P = 分类预测变量的数目

θk = 第 k 个连续预测变量的 theta 参数

xik = 对象 i 的第 k 个连续预测变量的值

xjk = 对象 j 的第 k 个连续预测变量的值

 = 对象 i 的预测变量 p 的观测水平与对象 j 的预测变量 p 的观测水平之间的相关性

分类变量水平的每一组合都对应一个 τ 参数，其中，τij 对应于对象 i 的观测水平与对象 j 的观测水平所构成的唯一组合。因此，协方差元素 rij 取决于从第 i 个和第 j 个观测获取的分类预测变量水平的组合。请参见 Qian et al.(2012)。

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