Как можно приспособить SVM под данные, которые не являются линейно разделимыми?

Основая идея SVM, или метода опорных векторов, заключается в построении гиперплоскости, разделяющей объекты выборки оптимальным способом. Алгоритм работает в предположении, что чем больше расстояние между разделяющей гиперплоскостью и объектами разделяемых классов, тем меньше будет средняя ошибка классификатора.

Однако на практике многие данные не являются линейно разделимыми. Чтобы приспособить SVM под такие данные, можно использовать, например, ядерный трюк.

В это случае скалярное произведение трансформированных векторов n-й степени заменяется на их произведение в степени n. Такой подход позволяет получить такие же результаты, как и в случае с добавлением большого количества полиномиальных признаков без их фактического добавления.

#машинное_обучение