커널 트릭1 서포트 벡터 머신(SVM) - 주요 파리마터, 비선형 SVM, 커널 트릭(Kernal Trick) 이번 포스팅에서는 서포트 벡터 머신의 주요 파라미터와 비선형 SVM에 대해 알아보도록 하겠습니다. 비선형 SVM은 선형으로 분리할 수 없는 데이터를 분류하기 위한 SVM의 변형입니다. 비선형 SVM에서는 커널 트릭이라는 개념을 활용합니다. SVM 주요 파라미터 코스트(Cost), C값 오차 허용 정도의 파라미터. 마진 너비를 조정 C를 높이면 : training error 많이 허용하지 않음 → overfilt C를 낮추면 : training error 많이 허용 → underfit 감마(Gamma) 초평면이 아닌 커널과 관련된 파라미터. 결정 경계선의 곡률을 조정 감마 증가 : 데이터 포인트 별 허용 표준표차가 작아짐 → 데이터 차원 분리가 넓게 일어나며 결정 경계는 작고 구부러짐이 심해짐 감마 감소 .. 2023. 10. 26. 이전 1 다음
