*** 2019 מועד א *** ב-Epachnikov quadratic kernel הערך של למבדה(פרמטר ההחלקה) נמצא ביחס הפוך ל-

ערך קטן יותר של פרמטר ההחלקה λ (lambda) מתאים לרוחב פס צר יותר של הגרעין. המשמעות היא שההשפעה של נקודות נתונים בודדות על הערך החזוי תהיה מקומית יותר, מה שיוביל למשקל גבוה יותר בנקודות סמוכות. זה מביא לאומדן מתנועע או מתנודד יותר, מה שיכול להוביל לשונות גבוהה יותר בערך החזוי. במילים אחרות, העקומה המשוערת הופכת רגישה יותר לתנודות בנתונים, מה שגורם לשונות גבוהה יותר בתחזיות. לעומת זאת, ערך גדול יותר של λ מביא לרוחב פס של ליבה רחב יותר, אשר מחליק את האומדן על ידי מתן משקל שווה יותר למספר גדול יותר של נקודות שכנות. זה נוטה להפחית את השונות בערך החזוי אך עשוי להכניס הטיה על ידי החלקת יתר של העקומה.

כאשר הלמבדה קטן שונות הערך החזוי גבוהה וכאשר הוא גדול אז ההיפך. למבדה קטן שם דגש על שכנים קרובים בעוד גדול שם דגש גם על שכניים רחוקים יותר.