RBF (Gaussian) Kernel Modelを使うためのWrapper Classを作りました

分類問題において，非線形な決定境界を表現するための一つの方法に，RBF Kernel Modelがあります． これは，入力を以下で定義されるに変換するものです．

コードはGistに載せてあります：

https://gist.github.com/nkt1546789/e41199340f7a42c515be

使い方は，例えばsklearnのLogisticRegressionに適用したい場合は，

clf=RbfModelWrapper(LogisticRegression()).fit(X,y)

同様にRidgeに適用したい場合は，

clf=RbfModelWrapper(Ridge()).fit(X,y)

ちなみにGridSearchもできるようになっています：

gs=GridSearchCV(RbfModelWrapper(Ridge()),param_grid={"gamma":np.logspace(-2,0,9),"alpha":[1,10,100]}).fit(X[itr],y[itr])