Алгоритмы и структуры данных

SVM с полиномиальным ядром

SVM с полиномиальным ядром используется для задач, где граница между классами не является линейной, но может быть описана полиномиальной зависимостью. Полиномиальное ядро позволяет методу опорных векторов (SVM) находить нелинейные разделяющие гиперплоскости в исходном пространстве данных, применяя полиномиальное преобразование признаков.

Влияние гиперпараметров
- Степень полинома d: Чем выше степень, тем более сложной становится граница между классами. При высоких значениях степень модели может стать излишне сложной и переобучиться.
- 𝛾: Этот параметр регулирует влияние отдельных признаков. Если γ слишком велико, модель может плохо обобщаться на новых данных.
- c0: Этот параметр смещает границу принятия решения, добавляя гибкость при нахождении разделяющей гиперплоскости.

Когда использовать полиномиальное ядро:
1. Данные содержат признаки, которые имеют полиномиальные зависимости.
2. Линейное ядро не может адекватно разделить классы.
3. Модель требует нелинейной границы, но с более низким уровнем сложности, чем при использовании RBF-ядра.

www.tgoop.com/the_algorithms/4915

5.2K viewsJan 30 at 11:07

SVM с полиномиальным ядром

SVM с полиномиальным ядром используется для задач, где граница между классами не является линейной, но может быть описана полиномиальной зависимостью. Полиномиальное ядро позволяет методу опорных векторов (SVM) находить нелинейные разделяющие гиперплоскости в исходном пространстве данных, применяя полиномиальное преобразование признаков.

Влияние гиперпараметров
- Степень полинома d: Чем выше степень, тем более сложной становится граница между классами. При высоких значениях степень модели может стать излишне сложной и переобучиться.
- 𝛾: Этот параметр регулирует влияние отдельных признаков. Если γ слишком велико, модель может плохо обобщаться на новых данных.
- c0: Этот параметр смещает границу принятия решения, добавляя гибкость при нахождении разделяющей гиперплоскости.

Когда использовать полиномиальное ядро:
1. Данные содержат признаки, которые имеют полиномиальные зависимости.
2. Линейное ядро не может адекватно разделить классы.
3. Модель требует нелинейной границы, но с более низким уровнем сложности, чем при использовании RBF-ядра.

BY Алгоритмы и структуры данных