Pengantar
Kernel Trick adalah konsep penting dalam Support Vector Machine (SVM) yang memungkinkan model untuk menangani masalah non-linear secara efektif. Sebelum memahami Kernel Trick, kita perlu memahami dasar-dasar SVM. SVM adalah algoritma pembelajaran mesin yang digunakan untuk klasifikasi dan regresi. Salah satu keunggulan utama SVM adalah kemampuannya dalam menangani set data yang tidak linier. Namun, pertanyaannya muncul: Bagaimana SVM dapat mengatasi masalah ini? Inilah tempat Kernel Trick memasuki panggung.
Baca juga : Mengenal 3 Ucapan Semangat Bahasa Mandarin, Jia You!
Dasar-dasar SVM
Sebelum membahas Kernel Trick, mari kita pahami dasar-dasar SVM. SVM bekerja dengan cara menemukan hyperplane optimal yang memisahkan dua kelas dalam ruang fitur. Hyperplane ini disebut sebagai “decision boundary.” Tujuan utama SVM adalah untuk memaksimalkan margin, yaitu jarak antara decision boundary dan titik-titik terdekat dari setiap kelas. SVM bekerja baik untuk data yang dapat dipisahkan secara linier, tetapi bagaimana jika data kita tidak dapat dipisahkan dengan garis lurus? Jawabannya adalah Kernel Trick.
Apa Itu Kernel Trick?
Kernel Trick adalah teknik yang digunakan dalam SVM untuk mentransformasikan data ke dalam dimensi yang lebih tinggi. Ini memungkinkan SVM menangani data yang tidak linier dengan membuat decision boundary di ruang fitur yang lebih kompleks. Dengan kata lain, Kernel Trick memproyeksikan data ke dalam dimensi yang lebih tinggi tanpa menghitung secara eksplisit koordinat baru. Sebagai contoh, pertimbangkan kasus ketika kita memiliki data yang tidak dapat dipisahkan secara linier dalam ruang dua dimensi. Dengan menggunakan fungsi kernel, data tersebut dapat diproyeksikan ke dalam ruang tiga dimensi atau lebih, di mana mungkin ada decision boundary linier yang dapat memisahkan kelas. Jenis-jenis fungsi kernel ini memainkan peran penting dalam transformasi ini.
Jenis-Jenis Fungsi Kernel SVM
Setelah memahami dasar-dasar Kernel Trick, kita dapat menjelajahi beberapa jenis fungsi kernel SVM yang umum digunakan.
Linear Kernel
Fungsi kernel linear adalah yang paling sederhana. Ini bekerja dengan menghitung produk titik antara dua vektor fitur. Meskipun ini kurang kompleks, namun efektif untuk data yang dapat dipisahkan secara linier. Linear kernel digunakan ketika kita menghadapi masalah klasifikasi sederhana dan linier.
Polynomial Kernel
Fungsi kernel polinomial memproyeksikan data ke dalam dimensi yang lebih tinggi menggunakan fungsi polinomial. Hal ini memungkinkan SVM menangani data yang memiliki pola yang lebih kompleks. Namun, kita perlu memilih parameter seperti derajat polinomial, yang dapat mempengaruhi kinerja model.
RBF (Radial Basis Function) Kernel
RBF kernel adalah salah satu yang paling umum digunakan karena keefektifannya dalam menangani data non-linier. Fungsi ini mengukur kemiripan antara dua vektor dalam ruang fitur. RBF kernel tidak memerlukan penentuan parameter derajat, membuatnya lebih fleksibel.
Sigmoid Kernel
Kernel sigmoid mengubah data ke dalam bentuk fungsi sigmoid. Meskipun kurang umum dibandingkan dengan kernel lainnya, dapat digunakan untuk kasus khusus ketika data memiliki distribusi yang tidak biasa.
Baca juga : Mengenal Lebih Dekat Kurban Dasar Hukum, Syarat, dan Tradisi di Indonesia
Penutup
Dalam kesimpulan, Kernel Trick adalah konsep yang memungkinkan SVM menangani data non-linier dengan mentransformasikan mereka ke dalam dimensi yang lebih tinggi. Jenis-jenis fungsi kernel seperti linear, polynomial, RBF, dan sigmoid memberikan fleksibilitas dalam menangani berbagai bentuk data. Memahami Kernel Trick dan fungsi kernel SVM membuka pintu untuk penerapan SVM yang lebih efektif pada masalah klasifikasi dan regresi yang kompleks.
penulis : hdynnsa
sumber : universitas swsasta terbaik : teknokrat
