Нулевые прогнозы в KernelRidge sklearn
Я пытаюсь узнать поведение некоторых синтетических данных. Я использовал регрессию KernelRidge в sklearn. Вот мой код для этого:
from sklearn.kernel_ridge import KernelRidge
from sklearn.gaussian_process.kernels import RBF
KRR = KernelRidge(kernel='rbf', alpha=1e-3, gamma=1e5)
KRR.fit(X, y)
y_pred = KRR.predict(X)
print (KRR.score(X,y))
Точность модели очень высока, и прогнозы практически совпадают с фактическими значениями y. Проблема в том, что когда я пытаюсь показать фактическую кривую, модель возвращает ноль для большинства моих входных данных. Вот мой код для прогноза:
plt.scatter(X, y, c='k')
X_ = np.linspace(X.min(), X.max(), len(y))[:, np.newaxis]
y_pred_l = KRR.predict(X_)
plt.plot(X_, y_pred_l)
plt.show()
Вот кривая прогнозирования: 