В каких случаях стоит использовать SVM с ядерным трюком?

Есть несколько ситуаций, в которых это будет хорошим решением:

▪️Нелинейно разделимые данные.

▪️Сложные пространственные структуры.
Ядра позволяют преобразовать сложные структуры данных в более высокоразмерное пространство, где они могут быть линейно разделимы.

▪️Малая размерность пространства признаков.
При небольшом количестве признаков использование ядерного трюка помогает создать более сложные разделяющие поверхности без явного добавления новых признаков.

#машинное_обучение