SVM::train 함수의 kernel 인자는 Support Vector Machine 모델의 성능을 결정하는 중요한 인자입니다.
kernel 인자는 데이터를 변환하여 모델이 선형으로 학습할 수 있도록 도와주는 역할을 합니다.
- linear: 선형 커널은 데이터를 원래의 형태로 유지합니다. 선형 모델이 데이터에 적합할 때 사용합니다.
- poly: 다항 커널은 데이터를 다항식으로 변환하여 선형 모델이 학습할 수 있도록 도와줍니다. 데이터의 상관관계를 강조합니다.
- rbf: 가우시안 커널은 데이터를 가우시안 분포로 변환하여 선형 모델이 학습할 수 있도록 도와줍니다. 데이터의 거리와 관련된 정보를 강조합니다.
- sigmoid: 시그모이드 커널은 데이터를 시그모이드 함수로 변환하여 선형 모델이 학습할 수 있도록 도와줍니다. 데이터의 비선형 관계를 강조합니다.
- precomputed: 미리 계산된 커널 행렬을 사용하여 모델을 학습합니다. 데이터의 크기가 큰 경우에 사용합니다.
kernel 인자를 선택할 때 고려해야 하는 요인은 다음과 같습니다.
- 데이터의 형태: 선형 모델이 데이터에 적합한지 여부를 확인합니다.
- 데이터의 상관관계: 다항식이나 가우시안 커널을 사용하여 데이터의 상관관계를 강조합니다.
- 데이터의 비선형 관계: 시그모이드 커널을 사용하여 데이터의 비선형 관계를 강조합니다.
- 데이터의 크기: 미리 계산된 커널 행렬을 사용하여 모델을 학습합니다.
2025-06-12 20:50