Гиперпараметр

classsklearn.gaussian_process.kernels.Hyperparameter(name, value_type, bounds, n_elements=1, fixed=None)[source]

Описание гиперпараметра ядра в виде именованной кортежа.

Добавлен в версии 0.18.

Атрибуты:

namestr

Имя гиперпараметра. Обратите внимание, что ядро, использующее гиперпараметр с именем «x», должно иметь атрибуты self.x и self.x_bounds

value_typestr

Тип гиперпараметра. В настоящее время поддерживаются только гиперпараметры «числового» типа.

boundsпара из чисел >= 0 или “fixed”

Нижняя и верхняя граница параметра. Если n_elements > 1, можно указать пару одномерных массивов с n_elements в каждом. Если в качестве bounds передано строковое значение “fixed”, значение гиперпараметра нельзя изменить.

n_elementsint, по умолчанию=1

Количество элементов значения гиперпараметра. По умолчанию равно 1, что соответствует скалярному гиперпараметру. n_elements > 1 соответствует гиперпараметру, имеющему векторное значение, например, анизотропным масштабам.

fixedbool, по умолчанию=None

Указывает, является ли значение этого гиперпараметра фиксированным, т.е. нельзя изменить при настройке гиперпараметров. Если передано None, то “fixed” выводится на основе заданных границ.

Примеры

>>> 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))

Мы можем получить доступ к каждому гиперпараметру:

>>> 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

Псевдоним для поля номер 2

count(value, /)

Возвращает количество вхождений значения.

fixed

Псевдоним для поля номер 4

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

Возвращает первый индекс значения.

Вызывает ValueError, если значение отсутствует.

n_elements

Псевдоним для поля номер 3

name

Псевдоним для поля номер 0

value_type

Псевдоним для поля номер 1

Примеры из галереи

Гауссовы процессы на дискретных структурах данных