基于Kernel线性回归代码

好的，以下是基于Kernel线性回归的Python代码示例：

import numpy as np
from sklearn.kernel_ridge import KernelRidge

# 构造训练数据集
X_train = np.array([[1, 2], [2, 4], [3, 6], [4, 8], [5, 10]])
y_train = np.array([3, 6, 9, 12, 15])

# 构造测试数据集
X_test = np.array([[6, 12], [7, 14]])

# 定义核函数
k = lambda x, y: np.dot(x, y.T)

# 定义Kernel Ridge回归器
krr = KernelRidge(kernel=k, alpha=0.1)

# 使用训练数据集训练模型
krr.fit(X_train, y_train)

# 使用测试数据集进行预测
y_pred = krr.predict(X_test)

print("预测结果:", y_pred)

这段代码实现了一个简单的Kernel Ridge回归模型，其中使用了线性核函数。在实际应用中，我们可以根据具体问题选择不同的核函数。