ridge_kernel_gaussian プログラム仕様

ridge_kernel_gaussian.py

概要: ガウスカーネルを用いたリッジ回帰を実行し、結果をプロットするスクリプト。

詳細説明: このスクリプトは、与えられたExcelファイルからデータを読み込み、 ガウスカーネルベースのリッジ回帰モデルを構築します。 カーネルリッジ回帰により係数を計算し、元のデータとフィッティング結果、 および計算された係数をグラフとして表示します。 コマンドライン引数で入力ファイル名、ガウス幅、リッジパラメータを設定できます。

関連リンク: ridge_kernel_gaussian.py 技術ドキュメント

regression.ridge_kernel_gaussian.KernelRidge(x, y, lmda=0.0)[ソース]

概要: カーネルリッジ回帰の係数を計算します。

詳細説明: 与えられたデータ x と y、およびリッジ正則化パラメータ lmda を用いて、 カーネルリッジ回帰モデルの係数 ci を計算します。 カーネル行列 Sij を構築し、逆行列を計算して係数を導出します。

パラメータ:

  • x -- numpy.ndarray または pandas.Series: 独立変数（特徴量）のデータ配列。

  • y -- numpy.ndarray または pandas.Series: 従属変数（ターゲット）のデータ配列。

  • lmda -- float, optional: リッジ正則化の強さを制御するパラメータ (デフォルトは0.0)。

戻り値:

list[float]: 計算されたモデルの係数 c_i のリスト。

regression.ridge_kernel_gaussian.kernel(xi, xj)[ソース]

概要: ガウスカーネル関数を計算します。

詳細説明: 2つの入力値 xi と xj の間のガウスカーネル値を計算します。 ガウス幅 wG はグローバル変数として定義されています。

パラメータ:

  • xi -- float または array-like: カーネル計算のための1つ目のデータ点。

  • xj -- float または array-like: カーネル計算のための2つ目のデータ点。

戻り値:

float または array-like: 計算されたガウスカーネル値。

regression.ridge_kernel_gaussian.main()[ソース]

概要: カーネルリッジ回帰のメイン処理を実行し、結果をプロットします。

詳細説明: 入力ファイルからデータを読み込み、グローバル変数 wG と lmda を使用して カーネルリッジ回帰モデルを構築します。 計算された係数 ci を用いて予測値を生成し、元のデータ、 フィッティング曲線、および係数をグラフとして表示します。 ユーザーがEnterキーを押すまでプログラムは待機します。

戻り値:

None