WhiteKernel#

class sklearn.gaussian_process.kernels.WhiteKernel(noise_level=1.0, noise_level_bounds=(1e-05, 100000.0))[source]#

White 核。

此核函数的主要用途是作为总和核函数的一部分，用于解释信号中独立且同分布的正态噪声。参数 noise_level 等于此噪声的方差。

\[k(x_1, x_2) = noise\_level \text{ if } x_i == x_j \text{ else } 0\]

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版本 0.18 新增。

参数:
noise_levelfloat, default=1.0

控制噪声水平（方差）的参数

noise_level_boundspair of floats >= 0 or “fixed”, default=(1e-5, 1e5)

‘noise_level’ 的下限和上限。如果设置为 “fixed”，则在超参数调整期间不能更改 ‘noise_level’。

示例

>>> from sklearn.datasets import make_friedman2
>>> from sklearn.gaussian_process import GaussianProcessRegressor
>>> from sklearn.gaussian_process.kernels import DotProduct, WhiteKernel
>>> X, y = make_friedman2(n_samples=500, noise=0, random_state=0)
>>> kernel = DotProduct() + WhiteKernel(noise_level=0.5)
>>> gpr = GaussianProcessRegressor(kernel=kernel,
...         random_state=0).fit(X, y)
>>> gpr.score(X, y)
0.3680
>>> gpr.predict(X[:2,:], return_std=True)
(array([653.0, 592.1 ]), array([316.6, 316.6]))
__call__(X, Y=None, eval_gradient=False)[source]#

返回核 k(X, Y) 及其可选的梯度。

参数:
Xarray-like of shape (n_samples_X, n_features) or list of object

返回的核 k(X, Y) 的左参数

Yarray-like of shape (n_samples_X, n_features) or list of object, default=None

返回核 k(X, Y) 的右参数。如果为 None，则计算 k(X, X)。

eval_gradientbool, default=False

确定是否计算关于核超参数对数的梯度。仅当 Y 为 None 时支持。

返回:
Kndarray of shape (n_samples_X, n_samples_Y)

核 k(X, Y)

K_gradientndarray of shape (n_samples_X, n_samples_X, n_dims), optional

核 k(X, X) 相对于核的超参数对数的梯度。仅当 eval_gradient 为 True 时返回。

property bounds#

返回 theta 的对数变换边界。

返回:
boundsndarray of shape (n_dims, 2)

核超参数 theta 的对数变换边界

clone_with_theta(theta)[source]#

返回 self 的克隆，具有给定的超参数 theta。

参数:
thetandarray of shape (n_dims,)

超参数

diag(X)[source]#

返回核 k(X, X) 的对角线。

此方法的结果与 np.diag(self(X)) 相同；然而，由于只评估对角线，它可以更有效地评估。

参数:
Xarray-like of shape (n_samples_X, n_features) or list of object

核的参数。

返回:
K_diagndarray of shape (n_samples_X,)

核 k(X, X) 的对角线

get_params(deep=True)[source]#

获取此核的参数。

参数:
deepbool, default=True

如果为 True，将返回此估计器以及包含的子对象（如果它们是估计器）的参数。

返回:
paramsdict

参数名称映射到其值。

property hyperparameters#

返回所有超参数规范的列表。

is_stationary()[source]#

返回核是否平稳。

property n_dims#

返回核的非固定超参数的数量。

property requires_vector_input#

核函数是否仅适用于固定长度的特征向量。

set_params(**params)[source]#

设置此核的参数。

此方法适用于简单核以及嵌套核。后者具有 <component>__<parameter> 形式的参数，因此可以更新嵌套对象的每个组件。

返回:
self
property theta#

返回（展平的、对数变换的）非固定超参数。

请注意，theta 通常是核超参数的对数变换值，因为这种搜索空间的表示形式更适合超参数搜索，因为像长度尺度这样的超参数自然存在于对数尺度上。

返回:
thetandarray of shape (n_dims,)

核的非固定、对数变换超参数