rbf_feature = RBFSampler(gamma=0.1, n_components=100) r_pre_mapped = rbf_feature.fit_transform(r_pre) target=np.array(target) target = target.reshape(-1, 1) target_K=rbf_feature.fit_transform(target) print(len(r_pre_mapped),len(r_pre_mapped[0])) print(len(target_K))为什么target不映射

根据你提供的代码，可以看出你先通过 `rbf_feature.fit_transform(r_pre)` 对 `r_pre` 进行了映射，然后对 `target` 也进行了相同的操作。但是，你在对 `target` 进行映射之前又重新调用了 `rbf_feature.fit_transform(target)`。

这个问题的原因是，每次调用 `fit_transform` 方法时，都会重新拟合并生成新的映射。所以当你对 `target` 进行映射时，它会使用新的拟合参数，而不是之前用于 `r_pre` 的参数。

如果你想要使用相同的映射参数，可以先对 `r_pre` 进行映射，然后再使用已经拟合好的 `rbf_feature` 对 `target` 进行映射。示例如下：

rbf_feature = RBFSampler(gamma=0.1, n_components=100)
r_pre_mapped = rbf_feature.fit_transform(r_pre)
target_mapped = rbf_feature.transform(target)

这样，`target_mapped` 就会使用和 `r_pre_mapped` 相同的映射参数。希望这解决了你的问题！

相关问题

rbf_feature = RBFSampler(gamma=0.1, n_components=120)

这是一个使用RBF核函数进行特征映射的示例代码。RBFSampler是一种用于非线性特征映射的sklearn中的一个类。在这个示例中，使用了gamma参数值为0.1，n_components参数值为120。gamma控制了RBF核函数的形状，越小则形状越宽，越大则形状越窄。n_components表示生成的新特征的维度。通过使用RBFSampler，可以将输入数据映射到高维空间中，从而增加模型的表达能力。

rbf_feature = RBFSampler(gamma=3, n_components=100)参数gamma一般调整为多少合适

参数gamma在RBF核函数中控制了数据点之间的影响范围。较小的gamma值会导致影响范围较大，而较大的gamma值会导致影响范围较小。选择合适的gamma值取决于数据的特性和问题的要求。

通常情况下，gamma的取值范围是从0.1到10之间。一般而言，当gamma较小时，模型的复杂度会降低，决策边界变得更加平滑。当gamma较大时，模型的复杂度会增加，决策边界变得更加复杂。

但是，没有一个固定的值适用于所有情况。为了选择合适的gamma值，可以尝试使用交叉验证来评估模型在不同gamma值下的性能，并选择在验证集上表现最好的gamma值。

需要注意的是，选择合适的gamma值是一个经验性的过程，需要根据具体问题和数据来进行调整和实验。建议尝试不同的gamma值，并评估模型在训练集和验证集上的性能，以找到最佳的gamma值。