Come stimare la varianza dei regressori in Scikit-Learn?

Question

Ogni classificatore in Scikit-Learn ha un metodo predict_proba(x) che prevede probabilità di classe per x. Come fare la stessa cosa per i regressori?

L'unico regressore per il quale so come stimare la varianza delle previsioni è la regressione del processo gaussiano, per la quale posso fare quanto segue:

y_pred, sigma = gp.predict(x, return_std=True)

In una dimensione, posso anche tracciare, quanto il regressore del processo gaussiano riguarda la sua previsione di diversi punti dati

Come stimare la varianza delle previsioni per altri regressori? Ad esempio, per il regressore di Kernel Ridge, perceptron multistrato, regressori di ensemble?