SVM Kernel

Método matemático que transforma datos originales en un espacio de mayor dimensión para hacerlos más fácilmente separables a través de una frontera de decisión.

Permite que los algoritmos de clasificación, como las Máquinas de Vector Soporte (SVM), manejen problemas no lineales de manera más efectiva.

Utiliza funciones llamadas "kernels", que son responsables de este mapeo, sin necesidad de calcular explícitamente las nuevas coordenadas en el espacio de mayor dimensión.

Algunos de los kernels más comunes incluyen el lineal, polinómico, Radial Basis Function (RBF) y sigmoid.

Cada tipo de kernel se elige en función de la naturaleza y complejidad de los datos a modelar.

Su objetivo principal es ampliar las capacidades de clasificación y regresión, mejorando la precisión del modelo en tareas complejas.