sklearn.linear_model.orthogonal_mp_gram 파라미터

orthogonal_mp_gram

sklearn.linear_model.orthogonal_mp_gram(Gram, Xy, *, n_nonzero_coefs=None, tol=None, norms_squared=None, copy_Gram=True, copy_Xy=True, return_path=False, return_n_iter=False)

 

orthogonal_mp_gram 파라미터

Gramndarray of shape (n_features, n_features)
입력 데이터의 그램 행렬입니다. X.T * X입니다.

Xyndarray of shape (n_features,) or (n_features, n_targets)
입력 대상에 X: X를 곱합니다.T * y입니다.

n_nonzero_coefsint, 기본값=None
솔루션에서 0이 아닌 원하는 항목 수입니다. None(없음)(본 none value))인 경우 이 값은 n_features의 10%로 설정됩니다.

tolfloat, 기본값=None
잔차의 최대 규범입니다. 없음이 아니면 n_nonzero_coefs를 재정의합니다.

norms_squaredarray-like of shape (n_targets,), 기본값=None
Y선들의 L2 규범 제곱입니다. tol이 없음이 아닌 경우 필요합니다.

copy_Grambool, 기본값=True
알고리즘에 의해 그램 행렬을 복사해야 하는지 여부입니다. 거짓 값은 이미 포트란으로 주문된 경우에만 유용하며 그렇지 않으면 복사가 수행됩니다.

copy_Xybool, 기본값=True
공분산 벡터 Xy를 알고리즘에 의해 복사해야 하는지 여부입니다. False일 경우 덮어쓸 수 있습니다.

return_pathbool, 기본값=False
정방향 경로를 따라 0이 아닌 계수의 모든 값을 반환할지 여부를 지정합니다. 교차 검증에 유용합니다.

return_n_iterbool, 기본값=False