support vector model (1) 썸네일형 리스트형 [알고리즘] SVM(Support Vector Machine) 경계로 공간을 나누기 위한 방법을 제공하는 SVM은 분류에 적합한 머신러닝 지도학습 모델이다. SVM은 서포트벡터를 이용하여 결정경계를 정의하고 데이터를 분류하는 학습방법으로 어떻게 결정경계를 설정하는지가 가장 중요한 성능 결정사항이다. 용어정의 결정경계(Desicion Boundary) : 분류를 위한 기준 선 Support Vectors : 결정경계와 가까이 있는 데이터들 Margin : 결정경계와 서포트벡터 사이의 거리 Hard Margine : 이상치(outlier)를 허용하지 않는 마진 Soft Margin : 이상치(outlier)를 허용하는 마진 파라메터 C : scikit-learn에서 SVM 모델의 이상치 허용 값 설정(C값이 클수록 hard margin) 커널(Kernel) : 결정경계.. 이전 1 다음