本文整理汇总了Python中shogun.Kernel.CombinedKernel.print_modsel_params方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题：Python CombinedKernel.print_modsel_params方法的具体用法？Python CombinedKernel.print_modsel_params怎么用？Python CombinedKernel.print_modsel_params使用的例子？那么恭喜您, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在类shogun.Kernel.CombinedKernel的用法示例。
在下文中一共展示了CombinedKernel.print_modsel_params方法的1个代码示例，这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞，您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。
示例1: CombinedFeatures
# 需要导入模块: from shogun.Kernel import CombinedKernel [as 别名]
# 或者: from shogun.Kernel.CombinedKernel import print_modsel_params [as 别名]
#feats_test = CombinedFeatures()
#feats_test.append_feature_obj(RealFeatures(testdata_real))
#feats_test.append_feature_obj(RealFeatures(testdata_real))
#feats_test.append_feature_obj(RealFeatures(testdata_real))
#feats_test.append_feature_obj(RealFeatures(testdata_real))
#feats_test.append_feature_obj(RealFeatures(testdata_real))
labels = BinaryLabels(trainlab)
# and corresponding combined kernel
kernel = CombinedKernel()
kernel.append_kernel(LinearKernel())
kernel.append_kernel(LinearKernel())
kernel.append_kernel(LinearKernel())
kernel.init(feats_train, feats_train)
kernel.print_modsel_params()
# Create a classifier
classifier=MKLClassification(LibSVM())
classifier.set_interleaved_optimization_enabled(False)
classifier.set_kernel(kernel)
classifier.set_labels(labels)
classifier.set_C(2, 1)
param_tree_root=ModelSelectionParameters()
# () C1 parameter to the tree
c1=ModelSelectionParameters("C1");
c1.build_values(-2.0, 2.0, R_EXP);
param_tree_root.append_child(c1)