sklearn核回归

sklearn中的核岭回归是一种基于核函数的回归方法，用于解决非线性回归问题。核岭回归通过将输入数据映射到高维特征空间，然后在该空间中进行线性回归，从而实现对非线性关系的建模。它通过引入核函数来计算样本之间的相似度，以及正则化参数来平衡模型的复杂度和拟合程度。核岭回归的复杂度取决于样本数量、特征数量和核函数的选择。设置正则化参数时，可以使用广义交叉验证方法来进行选择。除了核岭回归，sklearn还提供了其他的回归方法，如普通最小二乘法和Lasso回归。