Ядро#

класс sklearn.gaussian_process.kernels.Ядро[источник]#

Базовый класс для всех ядер.

Добавлено в версии 0.18.

Примеры

>>> from sklearn.gaussian_process.kernels import Kernel, RBF
>>> import numpy as np
>>> class CustomKernel(Kernel):
...     def __init__(self, length_scale=1.0):
...         self.length_scale = length_scale
...     def __call__(self, X, Y=None):
...         if Y is None:
...             Y = X
...         return np.inner(X, X if Y is None else Y) ** 2
...     def diag(self, X):
...         return np.ones(X.shape[0])
...     def is_stationary(self):
...         return True
>>> kernel = CustomKernel(length_scale=2.0)
>>> X = np.array([[1, 2], [3, 4]])
>>> print(kernel(X))
[[ 25 121]
 [121 625]]
abstractmethod __call__(X, Y=None, eval_gradient=False)[источник]#

Оценить ядро.

свойство границы#

Возвращает логарифмически преобразованные границы для theta.

Возвращает:
границыndarray формы (n_dims, 2)

Логарифмически преобразованные границы гиперпараметров theta ядра

clone_with_theta(theta)[источник]#

Возвращает клон self с заданными гиперпараметрами theta.

Параметры:
thetandarray формы (n_dims,)

Гиперпараметры

abstractmethod диаг(X)[источник]#

Возвращает диагональ ядра k(X, X).

Результат этого метода идентичен np.diag(self(X)); однако он может быть вычислен более эффективно, так как вычисляется только диагональ.

Параметры:
Xarray-like формы (n_samples,)

Левый аргумент возвращаемого ядра k(X, Y)

Возвращает:
K_diagndarray формы (n_samples_X,)

Диагональ ядра k(X, X)

get_params(глубокий=True)[источник]#

Получить параметры этого ядра.

Параметры:
глубокийbool, по умолчанию=True

Если True, вернет параметры для этого оценщика и вложенных подобъектов, которые являются оценщиками.

Возвращает:
paramsdict

Имена параметров, сопоставленные с их значениями.

свойство гиперпараметры#

Возвращает список всех спецификаций гиперпараметров.

abstractmethod is_stationary()[источник]#

Возвращает, является ли ядро стационарным.

свойство n_dims#

Возвращает количество нефиксированных гиперпараметров ядра.

свойство requires_vector_input#

Возвращает, определено ли ядро на векторах признаков фиксированной длины или на общих объектах. По умолчанию True для обратной совместимости.

set_params(**params)[источник]#

Установите параметры этого ядра.

Метод работает как на простых ядрах, так и на вложенных ядрах. Последние имеют параметры вида __ чтобы можно было обновить каждый компонент вложенного объекта.

Возвращает:
self
свойство theta#

Возвращает (сглаженные, логарифмически преобразованные) нефиксированные гиперпараметры.

Обратите внимание, что theta обычно являются логарифмически преобразованными значениями гиперпараметров ядра, так как это представление пространства поиска более подходит для поиска гиперпараметров, поскольку гиперпараметры, такие как масштабы длины, естественно существуют в логарифмическом масштабе.

Возвращает:
thetandarray формы (n_dims,)

Нефиксированные, логарифмически преобразованные гиперпараметры ядра