polynomial_kernel

sklearn.metrics.pairwise.polynomial_kernel(X, Y=None, степень=3, gamma=None, coef0=1)

Вычислить полиномиальное ядро между X и Y.

K(X, Y) = (gamma  + coef0) ^ degree

Подробнее в Руководство пользователя.

Параметры:

X{array-like, sparse matrix} формы (n_samples_X, n_features)

Массив признаков.

Y{array-like, sparse matrix} формы (n_samples_Y, n_features), по умолчанию=None

Необязательный второй массив признаков. Если None, использует Y=X.

степеньfloat, по умолчанию=3

Степень ядра.

gammafloat, по умолчанию=None

Коэффициент скалярного произведения векторов. Если None, по умолчанию равен 1.0 / n_features.

coef0float, по умолчанию=1

Постоянное смещение, добавленное к масштабированному скалярному произведению.

Возвращает:

ядроndarray формы (n_samples_X, n_samples_Y)

Полиномиальное ядро.

Примеры

>>> from sklearn.metrics.pairwise import polynomial_kernel
>>> X = [[0, 0, 0], [1, 1, 1]]
>>> Y = [[1, 0, 0], [1, 1, 0]]
>>> polynomial_kernel(X, Y, degree=2)
array([[1.     , 1.     ],
       [1.77, 2.77]])