scikit-学习内核岭混淆

Question

我写了以下非常简单的短代码：

from sklearn.kernel_ridge import KernelRidge

def kernelize(A, b):
    clf = KernelRidge(alpha=1, kernel='polynomial', degree=2)
    clf.fit(A, b)

其中A是具有12665行和784列的矩阵，b是具有12665行的向量。

据我了解，多项式内核应将A矩阵通过784 * 784/2转换为12665。为什么？因为我们将拥有列c1 c1，c1 c2，...所有组合，而不是拥有列c1，c2，...，c784。

因此，我期望内核空间中的解为784 * 784/2维向量。但是clf.dual_coef_打印12665维矢量，我不确定为什么。