scikit-learn中的sample_y函数真正采样了什么？

Question

我是堆栈溢出的新手，希望我遵循适当提出问题的准则。

我正在使用scikit-learn进行高斯过程回归，以获得潜在均值函数的概率表达式。为了执行参数引导程序，我想使用scikit-learn函数“ sample_y”绘制观察结果（即实际数据），这些结果在Rasmussen和Williams 2006图书算法2.1中用字母y表示，而scikit -learn包是指。但是，我不确定算法是否返回y的样本或均值函数f的随机样本，因为在某些示例中，例如：

https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/gaussian_process/plot_gpr_prior_posterior.html#sphx-glr-auto-examples-gaussian-process-plot-gpr-prior-posterior-py

声明该函数返回后验分布的样本，可能为f。

在函数的源代码中，绘制似乎来自多元法线，均值和协方差均来自拟合度，据我所知，这再次表示sample_y实际上是对数据y而非f进行采样。

希望您能帮助我弄清sample_y函数真正返回的内容。

亲切的问候