SVC(kernel=’poly’)ってなに
SVC(kernel='poly')は、サポートベクターマシン（Support Vector Classifier）をポリノミアルカーネルを用いて訓練することを指します。ポリノミアルカーネルは、非線形なデータを分類するために使用されるカーネル関数の一種です。
ポリノミアルカーネルは、特徴空間を高次元に写像することで、非線形なデータを線形に分離可能な形に変換します。具体的には、特徴空間を高次元に拡張し、多項式の次数によって特徴空間を制御します。高次元の特徴空間では、データが線形に分離可能になる可能性が高くなります。
ポリノミアルカーネルを使用することで、SVMモデルは非線形な決定境界を学習し、複雑なデータセットをより効果的に分類することができます。しかし、ポリノミアルカーネルを使用する場合、多項式の次数やその他のハイパーパラメータを適切に選択する必要があります。適切なハイパーパラメータの選択は、モデルの性能に大きな影響を与えることがあります。