이제 두 클래스(동그라미와 삼각형)는 선형적으로 구분이 잘 되므로 선형 분류기를 위한 훈련 데이터로 적합합니다.
▲ 그림 5-14 커널 PCA를 적용한 반달 모양 데이터셋
아쉽지만 여러 가지 데이터셋에 잘 맞는 보편적인 파라미터 값은 없습니다. 주어진 문제에 적합한 값을 찾으려면 실험이 필요합니다. 6장에서 파라미터 최적화 작업을 자동화할 수 있는 기법을 설명하겠습니다. 여기서는 좋은 결과를 내는 값을 따로 찾아서 사용했습니다.
이제 두 클래스(동그라미와 삼각형)는 선형적으로 구분이 잘 되므로 선형 분류기를 위한 훈련 데이터로 적합합니다.
▲ 그림 5-14 커널 PCA를 적용한 반달 모양 데이터셋
아쉽지만 여러 가지 데이터셋에 잘 맞는 보편적인 파라미터 값은 없습니다. 주어진 문제에 적합한 값을 찾으려면 실험이 필요합니다. 6장에서 파라미터 최적화 작업을 자동화할 수 있는 기법을 설명하겠습니다. 여기서는 좋은 결과를 내는 값을 따로 찾아서 사용했습니다.