x数据缩放下的KernelRidge参数

Question

我正在使用来自 sklearn 的 KernelRidge：

from sklearn.kernel_ridge import KernelRidge

对于 alpha=1 和 gamma=1e4 的问题，我获得了满意的结果。 我想用标准缩放器重新缩放 x 数据。 为简单起见，假设 x 数据已经居中，则 x_scaled = x * b。 应该如何修改参数 alpha 和 gamma 以在缩放变量中获得相同的拟合？ 我使用“rbf”作为内核。

如果它是标准的“rbf”内核，在我看来，带宽（以下链接中的“h”）应该乘以相同的比例因子：

https://en.wikipedia.org/wiki/Kernel_regression

我进行了一些实验并获得了不错的结果，但应该能够获得完全相同的拟合。

非常感谢任何帮助，谢谢！