GIL's LAB

이번 포스팅에서는 이진 분류를 위한 서포트 벡터 머신(SVM)의 하이퍼 파라미터를 튜닝하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 커널까지 비교하려하다보니 시간이 너무 오래 걸릴 것 같아, rbf 커널을 갖는 SVM으로 한정했습니다. SVM은 sklearn.svm.SVC를 이용해서 구현하겠습니다. 하이퍼 파라미터 sklearn.svm.SVC의 주요 하이퍼 파라미터(함수 인자)는 다음과 같습니다. 하이퍼 파라미터에 대한 설명은 scikit learn의 공식 문서를 참고해서 작성했습니다. C: 정규화 파라미터로, 이 값이 클수록 정규화 강도가 약합니다. L2 페널티이며, 기본값은 1입니다. kernel: 커널을 결정하며,'linear' (선형), 'poly' (다항), 'rbf', 'sigmoid' (시그모이드) 중 ..