서포트 벡터 머신(SVM)에 대한 설명으로 옳은 것은? | [ADsP] 데이터분석 준전문가 기출유형 모의고사 7회 상세 페이지
1[ADsP] 데이터분석 준전문가 기출유형 모의고사 7회
서포트 벡터 머신(SVM)에 대한 설명으로 옳은 것은?
1
커널을 써서 비선형 경계도 만들 수 있다
2
모든 학습 자료가 경계에 똑같이 기여한다
3
두 클래스 사이 마진을 최소화한다
4
범주형 목표만 다루어 회귀는 불가하다
해설
SVM 은 커널 함수로 자료를 고차원 공간에 대응시킨 효과를 내어, 원래 공간에서는 비선형인 결정경계도 만들 수 있다.
경계는 마진 위나 안쪽에 놓인 서포트 벡터만으로 결정되며, 마진을 최대화하는 초평면을 찾는다.
- 모든 자료 기여: 경계에서 먼 자료는 결정경계에 영향을 주지 않는다
- 마진 최소화: SVM 은 마진을 최대로 하는 경계를 찾는다
- 회귀 불가: 서포트 벡터 회귀(SVR)로 연속형 목표도 다룬다
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