SVM에 적합한 커널 함수를 선택하려면 어떻게해야합니까? 나는 궁극적 인 대답은 모든 커널을 시도하고, 샘플 밖의 검증을하고, 최상의 분류 결과를 가진 것을 선택하는 것입니다. 하지만 그 외에 다른 커널 기능을 시도하는 지침이 있습니까?올바른 커널 함수를 선택하는 방법
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A
답변
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답을 찾으려면 여기를보십시오.
https://stats.stackexchange.com/questions/18030/how-to-select-kernel-for-svm
는 기본적으로, 오히려 적절한 커널을 사용하는 결정 수있는 데이터에 대한 중요한 뭔가를 알고하지 않는, 선택할 수있는 아무도 좋은 경로가 없습니다. 그러나보다 구체적인 정보를 얻으려면 위의 링크를 따르십시오.
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항상 선형 커널을 먼저 시험해보십시오. 왜냐하면 선형 커널이 훨씬 더 빠르며 많은 경우 (특히 높은 차원의 문제) 큰 결과를 가져올 수 있기 때문입니다.
선형 커널이 실패하면 일반적으로 가장 좋은 방법은 RBF 커널입니다. 그들은 매우 다양한 문제에 대해 잘 수행하는 것으로 알려져 있습니다.
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선형 커널이 "실패"하는지 어떻게 알 수 있습니까? 선형 커널 모델이 SVM 이외의 다른 모델보다 성능이 떨어지는가? –
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대부분의 경우 가장 좋은 커널은 RBF 커널입니다. 그 이유는 대부분 가우스 분포를 따르기 때문입니다. "왜"에 대한 대답은 나에 따르면 [중앙 한도 정리 (http://en.wikipedia.org/wiki/Central_limit_theorem)]와 관련이 있습니다. –