サポートベクターマシンのカーネルの種類

2024年6月8日

サポートベクターマシン（SVM）では、異なるカーネル関数を使用することで、データの非線形性をキャプチャすることができます。主なカーネルの種類には以下のものがあります：

1. 線形カーネル (Linear Kernel):
   線形カーネルは、線形分離可能なデータに対して使用されます。線形カーネルは、入力特徴空間内の内積を計算して類似度を評価します。

2. 多項式カーネル (Polynomial Kernel):
   多項式カーネルは、高次元の多項式関数によってデータをマッピングし、非線形な決定境界を作成します。多項式カーネルには、パラメータとして次数があります。

3. RBFカーネル (Radial Basis Function Kernel):
   RBFカーネルは、ガウス関数によってデータを高次元空間にマッピングし、非線形な決定境界を作成します。RBFカーネルには、パラメータとしてカーネル幅（またはガンマ）があります。

4. シグモイドカーネル (Sigmoid Kernel):
   シグモイドカーネルは、シグモイド関数によってデータを非線形にマッピングします。シグモイドカーネルは、ニューラルネットワークの活性化関数と似た形状を持ちます。

これらのカーネルの選択は、与えられたデータセットの特性や問題の要件によって異なります。一般的には、線形カーネルがデータが線形分離可能な場合に使用され、それ以外の場合には多項式カーネルやRBFカーネルが選択されることが多いです。