TruncatedSVDn_oversamplesseemstohavenobearing

TruncatedSVD的n_oversamples参数似乎没有影响，可以尝试调整其他参数解决。具体示例代码如下：

from sklearn.decomposition import TruncatedSVD
from sklearn.datasets import make_classification

# 生成一个1000 * 10的随机矩阵作为样本数据
X, _ = make_classification(n_samples=1000, n_features=10, n_classes=2, random_state=42)

# 第一种方式：只设置n_components参数进行降维
svd = TruncatedSVD(n_components=2, random_state=42)
X_svd = svd.fit_transform(X)

# 第二种方式：同时设置n_components和n_iter参数（默认为5）
svd = TruncatedSVD(n_components=2, n_iter=10, random_state=42)
X_svd = svd.fit_transform(X)

其中，第一种方式只设置了n_components参数进行降维，第二种方式同时设置了n_components和n_iter参数（默认为5）。通过比较两种方式得到的降维结果，可以发现n_oversamples似乎对结果没有影响。因此，在实际使用中可以尝试调整其他参数以获得更好的降维结果。