bayesopt返回的bayesanoptimization对象中有许多隐藏的属性。其中一个是ObjectiveFcnGP，这是最后一个符合观测到的函数评价数据的高斯过程模型。下面是一个如何从该模型获得内核参数的示例(使用R2018b):
bayesopt运行:
负载电离层
rng默认的
num = optimizableVariable (“n”(1、30),“类型”，“整数”）;
dst = optimizableVariable (dst的, {“chebychev”，“欧几里得”，闵可夫斯基的}，“类型”，“分类”）;
c = cvpartition (351“Kfold”5);
有趣= @ (x) kfoldLoss (fitcknn (x, Y,“CVPartition”c“NumNeighbors”x.n,．..
“距离”char (x.dst),“NSMethod”，“详尽”))；
结果= bayesopt(有趣,(num, dst),“详细”0,．..
“AcquisitionFunctionName”，“expected-improvement-plus”）
获得最终的GP模型:
gp =结果。ObjectiveFcnGP
获取内核参数:
全科医生。KernelInformation查看内核信息
kparams = gp.KernelInformation.KernelParameters
你可以通过这样做看到所有的属性(隐藏的，私有的或其他):
s =结构(结果)
然后你就可以得到你想要的了。
