② 機械学習の概要 ／ 7. 教師あり学習
カーネルとは
カーネルとは、高次元空間での内積を、元の低次元空間のまま効率的に計算するための関数です。これにより非線形なデータを線形分離問題として扱えるようになります。
この用語はG検定シラバスの「7. 教師あり学習」に含まれます。 章全体の用語は用語解説②（全62語）にまとまっています。
一言でいうと
高次元に移したときの内積を、元の低次元のまま計算できる便利な関数です。
何がうれしいのか
直線では分けられないデータも、より高い次元へ移すと平面で分けられることがあります。しかし実際に高次元へ変換すると計算量が跳ね上がります。
カーネルは、その高次元での計算に必要な値（内積）だけを元の低次元のまま求められる関数です。これを利用した工夫がカーネルトリックです。
代表的なカーネル
- 多項式カーネル
- ガウスカーネル（RBFカーネル）
いずれもSVMと組み合わせて使われる代表例として押さえておきましょう。
どのカーネルを選ぶか
カーネルの選択は結果を大きく左右します。
- 線形カーネル：素直に直線で分けられる場合。高速で解釈しやすい
- 多項式カーネル：曲線的な境界が必要な場合
- ガウスカーネル（RBF）：複雑な境界に対応できる汎用型。よく使われる
表現力が高いカーネルほど過学習のリスクも上がります。
🎯 G検定での押さえどころ
- 高次元空間の内積を低次元のまま計算する関数
- 多項式カーネル・ガウスカーネル（RBF）が代表例
- SVMの非線形対応を支える
⚠️ よくある誤りの選択肢
- 「カーネルはデータを実際に高次元へ変換する処理である」→ 誤り。変換せずに内積を計算するための関数です
📘 もっと深く学ぶ
- 数式レベルまで踏み込んだ解説 → 医療AIナビ「教師あり学習③ サポートベクターマシン」（E資格向け）
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