서포트 벡터 머신에 대한 설명으로 옳지 않은 것은? | [7급 국가직 인공지능] 24년 1회차 기출문제 상세 페이지
1[7급 국가직 인공지능] 24년 1회차
서포트 벡터 머신에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
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주어진 데이터를 두 개의 영역으로 분류하는 이진 분류기이다.
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Vapnik 등이 개발한 통계 학습 이론의 결과를 기반으로 하는 기계학습 방법이다.
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데이터 분류를 위한 경계면은 경계면과 서포트 벡터들 간의 거리가 최대가 되도록 결정한다.
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경계면 결정 시 일부 데이터가 마진(margin) 내에 들어오도록 허용하는 것을 하드(hard) 마진이라 한다.
해설
옳지 않은 것은 일부 데이터가 마진 안에 들어오도록 허용하는 것을 하드 마진이라 한 설명이다.
마진 위반(오분류 포함)을 슬랙 변수로 일부 허용하는 방식은 소프트 마진이다. 하드 마진은 모든 데이터가 마진 바깥에 있도록 엄격히 분리한다.
- SVM은 기본적으로 데이터를 두 영역으로 나누는 이진 분류기이다.
- Vapnik 등의 통계적 학습 이론(구조적 위험 최소화)에 기반한다.
- 경계면과 서포트 벡터 사이의 거리(마진)가 최대가 되도록 경계면을 정한다.
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