인공지능, 머신러닝, 딥러닝
머신러닝 모델 소개 (2) - 서포트벡터머신 (Support Vector Machine, SVM)
머신러닝 모델 소개 시리즈의 두 번째 글입니다. SVM(Support Vector Machine)은 로지스틱 회귀와 함께 분류를 위한 알고리즘으로 사용됩니다. 분류를 위한 경계선과 경계선에 가장 가까운 데이터 사이의 거리를 의미하는 margin을 최대가 되도록 하는 경계선을 찾아 분류하는 알고리즘입니다. 이번 글에서는 SVM의 기본 개념을 소개하고, 파이썬의 Scikit-learn 라이브러리를 활용하여 실제 데이터에 적용하는 방법을 알아보겠습니다. 1. 모델 소개 SVM(Support Vector Machine)은 특히 분류 작업에서 높은 성능을 발휘하는 인기 있는 알고리즘 중 하나입니다. SVM은 데이터를 고차원 공간으로 매핑하여 선형 또는 비선형 분리 평면을 찾는 방식을 이용합니다. 데이터를 잘 분류..
