如何代码实现用核函数线性组合成自定义核函数

读者想在一个分类问题上实现自定义核函数，利用目前已知的rbf ，liner 和 多项式核函数来进行线性组合得到一个新的核函数，在定义新函数是遇到了代码实现的问题，本人是新入门的新生，希望大家帮帮忙。

比如M=0.2rbf+0.7poly+0.1liner

def M_function(y_true, y_pred):

中间为所需要的代码部分

return ##

实现 classifier = svm.SVC( kernel='M')

根据搜索发现sklearn并不能直接实现该功能，调研发现MKLpy(https://github.com/IvanoLauriola/MKLpy) 可以实现多核学习，MKLpy中的EasyMKL(https://mklpy.readthedocs.io/en/latest/API/EasyMKL/ )本质上就是多核之间的和运算：

MKLpy的demo可参考博客https://blog.csdn.net/weixin_43471586/article/details/105494862 ，希望能对你有帮助。

这个楼上说的差不多