Hyperparameter#

class sklearn.gaussian_process.kernels.Hyperparameter(name, value_type, bounds, n_elements=1, fixed=None)[Quelle]#

Die Spezifikation eines Kernel-Hyperparameters in Form eines namedtuple.

Hinzugefügt in Version 0.18.

Attribute:
namestr

Der Name des Hyperparameters. Beachten Sie, dass ein Kernel, der einen Hyperparameter mit dem Namen „x“ verwendet, die Attribute self.x und self.x_bounds haben muss.

value_typestr

Der Typ des Hyperparameters. Derzeit werden nur „numerische“ Hyperparameter unterstützt.

boundsPaar von Floats >= 0 oder „fixed“

Die untere und obere Grenze für den Parameter. Wenn n_elements>1, kann alternativ ein Paar von 1D-Arrays mit jeweils n_elements angegeben werden. Wenn der String „fixed“ als Bounds übergeben wird, kann der Wert des Hyperparameters nicht geändert werden.

n_elementsint, Standard=1

Die Anzahl der Elemente des Hyperparameterwerts. Standardmäßig 1, was einem skalaren Hyperparameter entspricht. n_elements > 1 entspricht einem Hyperparameter, der vektorwertig ist, wie z. B. anisotrope Längenskalen.

fixedbool, Standard=None

Ob der Wert dieses Hyperparameters fixiert ist, d. h. während der Hyperparameteroptimierung nicht geändert werden kann. Wenn None übergeben wird, wird „fixed“ basierend auf den angegebenen Bounds abgeleitet.

Beispiele

>>> from sklearn.gaussian_process.kernels import ConstantKernel
>>> from sklearn.datasets import make_friedman2
>>> from sklearn.gaussian_process import GaussianProcessRegressor
>>> from sklearn.gaussian_process.kernels import Hyperparameter
>>> X, y = make_friedman2(n_samples=50, noise=0, random_state=0)
>>> kernel = ConstantKernel(constant_value=1.0,
...    constant_value_bounds=(0.0, 10.0))

Wir können auf jeden Hyperparameter zugreifen

>>> for hyperparameter in kernel.hyperparameters:
...    print(hyperparameter)
Hyperparameter(name='constant_value', value_type='numeric',
bounds=array([[ 0., 10.]]), n_elements=1, fixed=False)

>>> params = kernel.get_params()
>>> for key in sorted(params): print(f"{key} : {params[key]}")
constant_value : 1.0
constant_value_bounds : (0.0, 10.0)
bounds#

Alias für Feldnummer 2

count(value, /)#

Gibt die Anzahl der Vorkommen von value zurück.

fixed#

Alias für Feldnummer 4

index(value, start=0, stop=sys.maxsize, /)#

Gibt den ersten Index von value zurück.

Löst ValueError aus, wenn der Wert nicht vorhanden ist.

n_elements#

Alias für Feldnummer 3

name#

Alias für Feldnummer 0

value_type#

Alias für Feldnummer 1