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python - Sklearn GaussianProcessRegressor 修复内核超参数？

转载作者：太空宇宙更新时间：2023-11-04 00:07:13

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我正在尝试使用 sklearn 的高斯过程进行时间序列分解。

kernel = ConstantKernel() * 
RBF() *
ExpSineSquared(periodicity=7)

除了 periodicity_bounds=(7, 7)

之外，还有其他方法可以修复参数吗？

如果我执行 kernel.hyperparameters，我可以看到它们有一个属性 fixed=False

如何将其设置为 true？

最佳答案

它没有记录在内核中。但是超参数可以通过以下方式固定。

ExpSineSquared(periodicity=7, periodicity_bounds='fixed')

关于python - Sklearn GaussianProcessRegressor 修复内核超参数？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/53719853/

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