😎 Как можно систематически подобрать ядро и его гиперпараметры для SVM

Обычно это делается с помощью кросс-валидации и перебора возможных комбинаций гиперпараметров:
➡️ Выбор типа ядра: пробуют несколько вариантов — линейное, полиномиальное, RBF (радиальное), сигмоидное и др.
➡️ Настройка гиперпараметров:
✔️ Для полиномиального ядра варьируют степень (degree) и коэффициент смещения (coef0).
✔️ Для RBF подбирают параметр gamma (определяет “радиус влияния”) и штраф C.

Методы подбора:
➡️ Grid Search: полный перебор заданных диапазонов параметров.
➡️ Random Search: случайные комбинации — быстрее, часто достаточно эффективно.
➡️ Bayesian Optimization: умный поиск с использованием вероятностных моделей, который быстрее находит хорошие параметры.

🐸 Библиотека собеса по Data Science