sklearn.gaussian_process

Gaussian-Prozess-basierte Regression und Klassifizierung.

Benutzerhandbuch. Weitere Einzelheiten finden Sie im Abschnitt Gaussian Processes.

GaussianProcessClassifier	Gauß'sche Prozess-Klassifikation (GPC) basierend auf Laplace-Approximation.
GaussianProcessRegressor	Gauß'sche Prozess-Regression (GPR).

Kerne

Eine Sammlung von Kernen, die durch Operatoren kombiniert und in Gauß-Prozessen verwendet werden können.

kernels.CompoundKernel	Kernel, der aus einer Menge anderer Kernel besteht.
kernels.ConstantKernel	Konstanter Kernel.
kernels.DotProduct	Punktprodukt-Kernel.
kernels.ExpSineSquared	Exp-Sine-Squared Kernel (auch bekannt als periodischer Kernel).
kernels.Exponentiation	Der Exponentiationskern nimmt einen Basis-Kern und einen skalaren Parameter \(p\) und kombiniert sie über
kernels.Hyperparameter	Eine Spezifikation eines Kern-Hyperparameters in Form eines Named-Tuples.
kernels.Kernel	Basisklasse für alle Kernel.
kernels.Matern	Matern-Kernel.
kernels.PairwiseKernel	Wrapper für Kernel in sklearn.metrics.pairwise.
kernels.Product	Der Product-Kern nimmt zwei Kerne \(k_1\) und \(k_2\) und kombiniert sie über
kernels.RBF	Radialbasis-Funktionskernel (auch bekannt als quadratisch-exponentieller Kernel).
kernels.RationalQuadratic	Rationaler quadratischer Kernel.
kernels.Sum	Der Sum-Kern nimmt zwei Kerne \(k_1\) und \(k_2\) und kombiniert sie über
kernels.WhiteKernel	Weißer Kernel.