本文整理汇总了Python中sklearn.datasets.base.Bunch.train_cover方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题：Python Bunch.train_cover方法的具体用法？Python Bunch.train_cover怎么用？Python Bunch.train_cover使用的例子？那么, 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sklearn.datasets.base.Bunch的用法示例。
在下文中一共展示了Bunch.train_cover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: vectors
# 需要导入模块: from sklearn.datasets.base import Bunch [as 别名]
# 或者: from sklearn.datasets.base.Bunch import train_cover [as 别名]
Returns
-------
array : shape = [points.shape[0], coverages.shape[0]]
The feature vectors (coverages) for each data point.
"""
rows = []
cols = []
for n in range(points.shape[0]):
i = np.searchsorted(xx, points[n, 0])
j = np.searchsorted(yy, points[n, 1])
rows.append(-j)
cols.append(i)
return coverages[:, rows, cols].T
# Get feature vectors (=coverages)
bv.train_cover = get_coverages(bv.train, coverage, xx, yy)
bv.test_cover = get_coverages(bv.test, coverage, xx, yy)
mm.train_cover = get_coverages(mm.train, coverage, xx, yy)
mm.test_cover = get_coverages(mm.test, coverage, xx, yy)
# background points (grid coordinates) for evaluation
np.random.seed(13)
background_points = np.c_[np.random.randint(low=0, high=n_rows, size=10000),
np.random.randint(low=0, high=n_cols, size=10000)].T
###############################################################################
# Helper functions
def predict(clf, mean, std):