• 가우시안 RBF 커널(Gaussian RBF kernel): 다항식 커널의 확장이라고 생각해도 좋습니다. 입력 벡터를 차원이 무한한 고차원으로 매핑하는 것으로, 모든 차수의 모든 다항식을 고려합니다. 즉, 다항식 커널은 차수에 한계가 있는데, 가우시안 RBF는 차수에 제한 없이 무한한 확장이 가능합니다.
코드 3-8과 같이 세 가지 커널에서 사용되는 수치 값 중 C 값은 오류를 어느 정도 허용할지 지정하는 파라미터이며, C 값이 클수록 하드 마진이고 작을수록 소프트 마진입니다. 그리고 감마(gamma)는 결정 경계를 얼마나 유연하게 가져갈지 지정합니다. 즉, 훈련 데이터에 얼마나 민감하게 반응할지 지정하기 때문에 C와 개념이 비슷합니다. 감마 값이 높으면 훈련 데이터에 많이 의존하기 때문에 결정 경계가 곡선 형태를 띠며 과적합을 초래할 수 있으니 주의해야 합니다.
▲ 그림 3-12 서포트 벡터 머신 커널의 감마 값에 따른 변화