SVM, sınıflandırma ve regresyon problemleri için kullanılan denetimli bir öğrenme modelidir. SVM'in temel amacı, veri noktalarını iki sınıf arasında en iyi şekilde ayıran bir hiperdüzlem bulmaktır. Bu hiperdüzlem, iki sınıf arasındaki marjı maksimize eder.
Ancak, bazen veriler doğrusal olarak ayrılabilir olmayabilir. İşte burada Kernel Trick devreye girer.
Kernel Trick, SVM'in doğrusal olarak ayrılabilir olmayan verilerle başa çıkmak için kullandığı bir tekniktir. Temelde, veri noktalarını daha yüksek boyutlu bir uzaya taşıyarak, orada doğrusal olarak ayrılabilir bir hiperdüzlem bulmaya çalışır.
Örneğin, iki boyutlu bir uzayda veri noktalarımız doğrusal olarak ayrılamıyorsa, kernel trick ile bu veri noktalarını üç boyutlu bir uzaya taşıyabiliriz. Bu yeni uzayda, veri noktaları belki de bir düzlem tarafından ayrılabilir hale gelir.
Kernel Trick'in güzelliği, gerçekten tüm veri noktalarını daha yüksek boyutlu bir uzaya taşımamız gerekmemesidir. Bunun yerine, kernel fonksiyonu, orijinal özellik uzayında iki veri noktası arasındaki nokta çarpımını hesaplar gibi çalışır. Bu, genellikle daha yüksek boyutlu bir uzaya taşımaktan çok daha hesaplama açısından verimlidir.
Kernel Trick, SVM'in karmaşık ve doğrusal olmayan sınıflandırma problemleriyle başa çıkmak için güçlü ve esnek bir araç olmasını sağlar. Çeşitli kernel fonksiyonları vardır, en popüler olanları RBF (Radial Basis Function), Polinom ve Sigmoid'dir. Hangi kernel'in kullanılacağı, özel bir probleme ve veri setine bağlıdır.
Top comments (0)