Pythonのsklearnメソッド　kernel_ridge

2024年6月8日

scikit-learn（sklearn）のkernel_ridgeモジュールは、カーネルリッジ回帰（Kernel Ridge Regression）を実装するためのクラスを提供します。カーネルリッジ回帰は、リッジ回帰を非線形問題に適用する手法で、カーネルトリックを使用して非線形関数のモデリングを可能にします。主に回帰問題に使用され、特に非線形な関係を捉える必要がある場合に役立ちます。

以下は、kernel_ridgeモジュールで提供される主要なクラスです：

1. KernelRidge: KernelRidgeクラスは、カーネルリッジ回帰モデルをトレーニングおよび使用するためのクラスです。このクラスは、カーネル関数（たとえば、RBFカーネル）を指定し、ハイパーパラメータを調整することにより、モデルのトレーニングと予測を行います。

   python
   from sklearn.kernel_ridge import KernelRidge
   
   # カーネルリッジ回帰モデルのインスタンス化
   kernel_ridge_regressor = KernelRidge(kernel='rbf', alpha=1.0)
   
   # データをフィット
   kernel_ridge_regressor.fit(X_train, y_train)
   
   # 予測
   y_pred = kernel_ridge_regressor.predict(X_test)
   

KernelRidgeクラスを使用することで、非線形関数のモデリングに適したカーネルトリックを使用したリッジ回帰モデルをトレーニングできます。カーネル関数やハイパーパラメータの選択によって、モデルの性能を調整することができます。カーネルリッジ回帰は、非線形回帰問題やカーネル法を使用したデータマイニングタスクに適しています。