我正在尝试实现内核化岭回归。大约有20000条数据行，约有150个要素。
这是适合的模型：
KernelRidge(alpha, kernelType, gamma=0.005, degree=3, coef0, kernel_params=None)
内核类型已设置为“ rbf”和“线性”，这两次都减慢了速度并最终消耗了大量内存
我不认为程度是造成此问题的原因。我也用度= 1尝试了同样的事情。
我也用gamma = 1尝试了同样的事情，但是面临同样的问题。
对于相同的数据，常规的岭，套索和线性回归只需不超过一秒钟的时间。
我哪里出问题了？