SVMのパラメータ
gammaパラメータはガウシアンカーネルの幅を調整する
gammaパラメータを小さくするとガウシアンカーネルの直径が大きくなり、多くの点を近いと判断するようになる。
大きくすると複雑になる。
Cパラメータは正則化パラメータである
Cを大きくすると、データポイントの持つ影響力が強くなる。そのため、分類しようという力が強くなり、決定境界が複雑になる。
SVMはデータのスケールに敏感である。
SVMの短所
サンプル数が1万サンプルまでは上手く機能するが、10万サンプルぐらいになるとメモリなどの問題で上手くいかなくなる。
RBFカーネルのパラメータはガウシアンカーネルの幅を表すgammaのみである。
