Answers最新のリリースでは、このページがまだ翻訳されていません。このページの最新版は英語でご覧になれます。カーネル回帰モデルの学習または交差検証を行います。データ事例に使用する方が現実的ですが、メモリに収まる小規模なデータセットにも適用できます。低次元空間のデータを高次元空間にマッピングしてから、正則化された目的関数を最小化することによって高次元空間で線形モデルをあてはめます。カーネルの適用と等価です。最小二乗回帰モデルがあります。カーネル回帰モデルを返します。以上の名前と値のペアの引数で指定された追加オプションを使用して、カーネル回帰モデルを返します。最小二乗回帰の実装、拡張空間の次元数の指定、交差検証オプションの指定を行うことができます。要求することはできません。使用してハイパーパラメーターを最適化する場合に、ハイパーパラメーター最適化の結果も返します。配列についてカーネル回帰モデルに学習をさせます。データがあるフォルダーの場所を参照するデータストアを作成します。データは、単一のファイル、ファイルの集まり、またはフォルダー全体のどれに含まれていてもかまいません。値を欠損データとして扱います。使用する変数のサブセットを選択します。