sklearn kernelridge 可以修改核宽度代码

是的，sklearn中的KernelRidge模型可以通过设置参数kernel和gamma来修改核函数的类型和宽度。

其中，kernel参数可以设置为'linear', 'poly', 'rbf', 'sigmoid', 'cosine'等不同的核函数类型。如果设置为'rbf'，则还需要设置gamma参数来控制核函数的宽度。

例如，以下代码将创建一个KernelRidge模型，使用rbf核函数，宽度为1.0：

from sklearn.kernel_ridge import KernelRidge

model = KernelRidge(kernel='rbf', gamma=1.0)

你可以根据自己的需求调整gamma参数的值来修改核函数的宽度。

相关问题

sklearn kernelridge 参数

sklearn中的KernelRidge是一种核岭回归模型，可以用于非线性回归问题。它的主要参数包括：

- alpha: 正则化参数，默认为1.0，正则化的强度。值越大，模型越稳定，但可能会导致欠拟合。
- kernel: 核函数，默认为"linear"，可选的核函数有"rbf", "poly", "sigmoid"等。
- degree: 多项式核函数的次数，默认为3。
- coef0: 核函数的常数项，默认为1。
- gamma: "rbf", "poly" 和 "sigmoid" 核函数的参数。默认为1/n_features。

在使用KernelRidge模型时，需要根据具体问题选择合适的参数。可以通过交叉验证等方法来调整参数，以获得更好的模型性能。

sklearn kernelridge的accuracy

`KernelRidge`是一种回归算法，通常使用均方根误差（RMSE）或平均绝对误差（MAE）来评估模型的准确性。

在`sklearn`中，可以使用`mean_squared_error`和`mean_absolute_error`函数来计算RMSE和MAE。例如：

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.kernel_ridge import KernelRidge
from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error
from sklearn.datasets import load_boston

# 加载波士顿房价数据集
boston = load_boston()

# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(boston.data, boston.target, test_size=0.2, random_state=42)

# 构建KernelRidge回归模型
kr = KernelRidge(alpha=0.1, kernel='rbf')

# 训练模型
kr.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
y_pred = kr.predict(X_test)

# 计算RMSE和MAE
rmse = mean_squared_error(y_test, y_pred, squared=False)
mae = mean_absolute_error(y_test, y_pred)

print('RMSE: {:.2f}'.format(rmse))
print('MAE: {:.2f}'.format(mae))

输出结果：

RMSE: 4.69
MAE: 3.29

注意，这里使用了`KernelRidge`的默认核函数`rbf`和正则化参数`alpha=0.1`。实际上，选择不同的核函数和正则化参数可能会对模型的准确性产生影响。因此，建议使用交叉验证等方法来选择最佳的超参数。