Python 如何在sklearn中使用GridSearchCV调整自定义内核的参数？
我有一个自定义核，需要调整参数，如α和γ，将此核函数作为K（x，y；α，γ），我需要调整支持向量机的参数以及支持向量机的代价参数C。我发现sklearn GridSearchCV中有一个内置函数，可以用来调整svm的一些内置内核，你能告诉我如何使它适应定制内核，比如像K（x，y；α，γ）=np.dot（x，y.T）*（np.sin（α）+np.cos（γ）），α这样的内核吗∈[0,π/2],γ∈[0，π/2]。有可能将自定义内核与scikit分类器一起使用。请参阅，有可能将自定义内核与scikit分类器一起使用。看见Python 如何在sklearn中使用GridSearchCV调整自定义内核的参数？,python,scikit-learn,kernel,Python,Scikit Learn,Kernel,我有一个自定义核，需要调整参数，如α和γ，将此核函数作为K（x，y；α，γ），我需要调整支持向量机的参数以及支持向量机的代价参数C。我发现sklearn GridSearchCV中有一个内置函数，可以用来调整svm的一些内置内核，你能告诉我如何使它适应定制内核，比如像K（x，y；α，γ）=np.dot（x，y.T）*（np.sin（α）+np.cos（γ）），α这样的内核吗∈[0,π/2],γ∈[0，π/2]。有可能将自定义内核与scikit分类器一起使用。请参阅，有可能将自定义内核与sciki