1. カーネル関数が異なれば、必要なパラメータも異なります。
SVM には、C とガンマという 2 つの非常に重要なパラメータがあります。
SVM で良好な結果を得る方法:
1. データを正規化します。
2. RBF カーネル関数を適用します。
3. 相互検証とグリッド検索を使用して、最適な c と g を取得します。
4. 取得した最適な c および g トレーニング データを使用します。
5. テスト
2. パラメータ調整戦略
サポート ベクター マシンのカーネル関数の中で、RBF が最もよく使用されます。理論的には、RBF は必ずしも線形カーネル関数より悪いわけではありません。実際のアプリケーションでは、パラメータが適切に調整されていない場合、線形カーネル関数よりもはるかに悪くなる可能性があります。したがって、実際の使用では線形カーネル関数を使用することが推奨されますが、線形カーネル関数が効果的でない場合は、RBF の使用を検討できます。
