カーネルのパラメータの重要性 - 元データ分析の会社で働いていた人の四方山話SVMをSVMたらしめているカーネルですが落とし穴があります。 カーネルについてよく言われることに、 どのようなカーネルを使うかより、カーネルパラメータをいかに設定するか ということがあります。 カーネルパラメータの設定がすごく重要ということです。 例えばRBFカーネルを用いる場合、適当に決めたパラメータと最適（と思われる）パラメータでは数10パーセント以上の分類精度の差が出ることもあるそうです。 実際僕が使っているデータでもそうみたいですね。 最適なカーネルパラメータの求め方 今のところ、明確にこれ、という方法がなく、試行錯誤的に求めるgrid searchという手法が強力なようです。 grid searchは単純に、指数関数的な感覚でパラメータを設定、実際にいくつかのデータを使用してLeave-One-Out Cross-Validationで分類精度を求め、よい結果の出たパラメータを
