Ширина окна в непараметрической регрессии влияет на сглаживание данных. 1 Чем шире окно, тем больше сглаживаются данные. 1 При слишком узком окне функция стремится пройти через все точки выборки, реагируя на шум и претерпевая резкие скачки. 2 При слишком широком окне функция чрезмерно сглаживается и в пределе вырождается в константу. 2

Вид ядра в непараметрической регрессии влияет на степень гладкости функции. 23 Точность восстанавливаемой зависимости мало зависит от выбора ядра, но оно определяет характер убывания весов. 3 Например, для уменьшения влияния шумов используется гауссовское ядро, а для учёта снижения влияния прошлых данных во временных рядах — ядро с экспоненциальным средним. 1