最近我通过qiskit为16维数据集训练了一个8比特的量子核,经过梯度优化后,量子核成功地计算了SVC的值,但是当我绘制量子核的图时,我发现我的图是非常不直观的。在这里,我想问一下如何阅读和理解量子核的图表。下面是两个关于量子图像描述herem核的图(第一个在左边是官方示例的理想图,后者是我得到的)
""“
plot_data = cb_qkt.get_callback_data()
K=optimized_kernel.evaluate(X_train)
plt.rcParams['font.size'] = 20
fig, ax = plt.subplots(1,2, figsize=(14,5))
ax[0].plot([i+1 for i in range(len(plot_data[0]))],
np.array(plot_data[2]),
c='k',
marker='o'
)“”谢谢你的回答!
发布于 2022-10-05 14:04:09
不知道你是否找到了答案,你所显示的图表是一个简单的相关图(核分数)在集合的每个点之间。
读意味着很大的相关性(这就是为什么对角线是红色的=>每个点与自己有很强的相互作用),蓝色的意思是不相关的。在您的示例中,人口中有两个不同的组。内核似乎很适合区分这些类。
https://stackoverflow.com/questions/72012046
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