sklearn Kernel Ridge

sklearn Kernel Ridge是scikit-learn库中提供的一种机器学习算法，用于进行核岭回归（Kernel Ridge Regression）。核岭回归是一种使用核技巧的岭回归方法，与支持向量回归（SVR）有相似的学习形式，但损失函数不同。KRR使用的是L2正则均方误差，而SVR使用的是带L2正则的ϵ-insensitive loss。

KRR的最小二乘解可以表示为β = (K + λI)-1y，其中K是核函数，λ是正则化参数。然后，通过求解β和计算加权和w = ∑βiXi，可以得到KRR的预测结果。

在sklearn中，可以使用KernelRidge类进行核岭回归的定义和使用。该类的参数包括alpha、kernel、gamma等，可以根据需要进行调整。例如，可以通过设置参数gamma来使用高斯核函数，即rbf核函数。具体使用方法可以参考官方文档中的示例代码。

引用：
：Kernel Ridge Regression(CSDN)
：sklearn官方文档
：《数据挖掘——使用机器学习工具与技术》（原书第四版）<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [sklearn浅析（六）——Kernel Ridge Regression](https://blog.csdn.net/qsczse943062710/article/details/76021034)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [核岭回归 (Kernel Ridge Regression) 以及sklearn中sklearn.kernel_ridge.KernelRidge用法](https://blog.csdn.net/qq_38032064/article/details/88428430)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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