pairwise_kernels

sklearn.metrics.pairwise.pairwise_kernels(X, Y=None, metric='linear', *, filter_params=False, n_jobs=None, **kwds)[source]

Вычисление ядра между массивами X и необязательным массивом Y.

Этот метод принимает либо массив векторов, либо матрицу ядра и возвращает матрицу ядра. Если входной массив — массив векторов, ядра вычисляются. Если вход — матрица ядра, она возвращается вместо этого.

Этот метод обеспечивает безопасный способ принять матрицу ядра в качестве входных данных, сохраняя совместимость со многими другими алгоритмами, которые принимают массив векторов.

Если Y задан (по умолчанию None), возвращаемая матрица является парным ядром между массивами из X и Y.

Допустимые значения для метрики:

[‘additive_chi2’, ‘chi2’, ‘linear’, ‘poly’, ‘polynomial’, ‘rbf’, ‘laplacian’, ‘sigmoid’, ‘cosine’]

Дополнительные сведения см. в Руководстве пользователя.

Параметры:

X{array-like, sparse matrix} of shape (n_samples_X, n_samples_X) or (n_samples_X, n_features)

Массив парных ядер между образцами или массив признаков. Форма массива должна быть (n_samples_X, n_samples_X), если metric == “precomputed”, и (n_samples_X, n_features) в противном случае.

Y{array-like, sparse matrix} of shape (n_samples_Y, n_features), default=None

Второй массив признаков только в том случае, если X имеет форму (n_samples_X, n_features).

metricstr or callable, default=”linear”

Метрика, используемая для вычисления ядра между экземплярами в массиве признаков. Если metric — строка, она должна быть одной из метрик в pairwise.PAIRWISE_KERNEL_FUNCTIONS. Если metric — “precomputed”, X предполагается как матрица ядра. В противном случае, если metric — вызываемая функция, она вызывается для каждой пары экземпляров (строк) и результат записывается. Вызываемая функция должна принимать две строки из X в качестве входных данных и возвращать соответствующее значение ядра как одно число. Это означает, что вызываемые функции из sklearn.metrics.pairwise не допускаются, так как они работают с матрицами, а не с отдельными образцами. Используйте строку, идентифицирующую ядро вместо этого.

filter_paramsbool, default=False

Фильтрует неверные параметры или нет.

n_jobsint, default=None

Количество задач для вычисления. Это работает путем разделения парной матрицы на n_jobs равных частей и вычисления с помощью многопоточности.

None означает 1, за исключением контекста joblib.parallel_backend. -1 означает использование всех процессоров. См. Словарь для получения дополнительной информации.

**kwdsoptional keyword parameters

Любые дополнительные параметры передаются непосредственно функции ядра.

Возвращаемые значения:

Kndarray of shape (n_samples_X, n_samples_X) or (n_samples_X, n_samples_Y)

Матрица ядра K, такая что K_{i, j} — ядро между i-м и j-м векторами заданной матрицы X, если Y равно None. Если Y не равно None, то K_{i, j} — ядро между i-м массивом из X и j-м массивом из Y.

Примечания

Если metric — ‘precomputed’, Y игнорируется, и возвращается X.

Примеры

>>> from sklearn.metrics.pairwise import pairwise_kernels
>>> X = [[0, 0, 0], [1, 1, 1]]
>>> Y = [[1, 0, 0], [1, 1, 0]]
>>> pairwise_kernels(X, Y, metric='linear')
array([[0., 0.],
       [1., 2.]])