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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)
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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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
有人对 GaussianProcessRegressor 有类似的问题吗？ 我更新了所有软件包，但仍然收到错误: from sklearn.gaussian_process import Gaussi
我正在尝试使用具有常数项和广义指数相关模型的克里金法(高斯过程)回归。我可以使用 GaussianProcess 在旧版本中执行此操作功能(版本 0.17.1)。当我使用它时，我会收到警告 depre
我是一名优秀的程序员,十分优秀！