如何调整sklearn.gaussian_process.kernels.RBF中的length_scale参数

Question

我正在运行sklearn.GaussianProcessRegressor(kernel=kernel)，其中我已将内核定义为

from sklearn.gaussian_process.kernels import RBF, ConstantKernel as C
kernel = C(100, (98, 102))*RBF(0.8, (0.7, 0.9))

如何在RBF内核和常量内核中解释和调整length_scale？

例如，我可以看到使用此内核作为一个非常平稳的函数可以正确估计我的平均值。但是标准偏差是奇怪的。在我有很多样本的地方，标准偏差很高，而在我没有很多样本的点上，标准偏差不太高。这很奇怪吧？有人可以替我说明场景中的C和RBF应该如何调整。