学習の最適化情報も格納されます。アルゴリズムを参照してください。フィールドにアクセスするには、ドット表記を使用します。提供する情報を確認して、収束が満足できるものであるかどうかを評価します。ハイパーパラメーターおよび関連する値のテーブルハイパーパラメーターの交差検証最適化。オブジェクトとして返されます。ない場合、出力は空以外です。フィールドの値に依存します。ついて初期条件を受け入れません。標準化と交差検証のオプションをサポートしません。テーブル入力を受け入れません。カーネルの近似値を計算効率が高い方法で求めます。データ事例への適用の方がより有用ですが、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。値を超えない最適な関数を求めます。一部の回帰問題は、線形モデルを使用して適切に表すことはできません。置き換えることにより非線形回帰モデルを取得します。評価すると計算コストが高くなります。カーネルを近似するようなランダム変換を求めます。