서포트벡터머신

[핸즈온 머신러닝 2판] Chapter 5 요약

본 내용은 핸즈온 머신러닝2 를 기반으로 작성하였으며, 생략된 내용이나 추가된 내용이 있습니다. [5.1] 서포트 벡터 머신(SVM) 선형이나 비선형 분류, 회귀, 이상치 탐색에도 사용가능한 다목적 머신러닝 모델 SVM의 기본 아이디어는 라지 마진 분류로 나타낸다. 각 클래스 사이에 가장 폭이 넓은 도로를 찾는 것 도로 경계에 위치한 샘플을 서포트 벡터라고 한다. SVM은 특성의 스케일에 민감하다. 따라서 사이킷런의 StandardScaler를 사용해보자 하드 마진 분류 모든 샘플이 도로 바깥쪽에 올바르게 분류 데이터가 선형적으로 구분될 수 있어야 작동함 이상치에 민감하다. 소프트 마진 분류 하드 마진에서 좀 더 유연한 형태의 모델 샘플이 도로 중간에 있거나, 반대쪽에 있는 경우인 마진 오류 사이에 적절..