本文提出了一种基于稀疏高斯过程的框架，旨在有效处理分类问题并降低分类错误率。通过结合基本核函数和贝叶斯方法，改进了时间序列数据的建模与预测。新方法GP-Tree在多类分类中表现优异，并在大规模数据集上展现出强大的推断能力。此外，P-ROCKET算法通过特征选择实现快速特征提取，提升了时间序列分类的效率。