sklearn.metrics.pairwise.pairwise_kernels

sklearn.metrics.pairwise.pairwise_kernels()

Calcula el núcleo entre arreglos X y arreglo Y opcional.

Este método toma un arreglo vectorial o una matriz del núcleo, y devuelve una matriz del núcleo. Si la entrada es un arreglo vectorial, los núcleos se calculan. Si la entrada es una matriz del núcleo, se devuelve en su lugar.

Este método proporciona una forma segura de tomar una matriz del núcleo como entrada, preservando al mismo tiempo la compatibilidad con muchos otros algoritmos que toman un arreglo vectorial.

Si se da Y (por defecto no es None), entonces la matriz devuelta es el núcleo paralelo entre los arreglos tanto de X como Y.

Valores válidos para la métrica son:

[“additive_chi2”, “chi2”, “linear”, “poly”, “polynomial”, “rbf”, “laplacian”, “sigmoid”, “cosine”]

Más información en el Manual de usuario.

Parámetros

Xndarray de forma (n_samples_X, n_samples_X) o (n_samples_X, n_features)

Arreglo de kernels entre muestras, o un arreglo de características. La forma del arreglo debe ser (n_samples_X, n_samples_X) si la metric == «precomputed» y (n_samples_X, n_features) de otra manera.

Yndarray de forma (n_samples_Y, n_features), default=None

Un segundo arreglo de características sólo si X tiene forma (n_samples_X, n_features).

metriccadena de caracteres o invocable, default=»linear»

La métrica a utilizar cuando se calcula el núcleo entre instancias en un arreglo de características. Si la métrica es una cadena, debe ser una de las métricas en pairwise.PAIRWISE_KERNEL_FUNCTIONS. Si la métrica es «precomputed», se asume que X es una matriz de núcleo. Alternativamente, si la métrica es una función invocable, se llama en cada par de instancias (filas) y se registra el valor resultante. El invocable debe tomar dos filas de X como entrada y devolver el valor del núcleo correspondiente como un solo número. Esto significa que los invocables de sklearn.metrics.pairwise no están permitidos, ya que operan sobre matrices, no sobre muestras individuales. En su lugar, utilice la cadena que identifica el núcleo.

filter_paramsbooleano, default=False

Si filtrar parámetros inválidos o no.

n_jobsentero, default=None

El número de trabajos a utilizar para el cálculo. Esto funciona descomponiendo la matriz por pares en n_jobs partes iguales y calculándolas en paralelo.

None significa 1 a menos que esté en un contexto joblib.parallel_backend. -1 significa que se utilizan todos los procesadores. Consulta Glosario para más detalles.

**kwdsparámetros opcionales de palabra clave

Cualquier parámetro adicional se pasa directamente a la función del núcleo.

Devuelve

Kndarray de forma (n_samples_X, n_samples_X) o (n_samples_X, n_samples_Y)

Una matriz de núcleo K tal que K_{i, j} es el núcleo entre los vectores i-ésimo y j-ésimo de la matrix dada X, si Y es None. Si Y no es None, entonces K_{i, j} es el núcleo entre el arreglo i-ésimo de X y el arreglo j-ésimo de Y.

Notas

Si la métrica es “precomputed”, Y es ignorada y X es devuelta.