커리까지

svc가 무엇인지, 매게변수가 어떤의미를 가지는지 알아보기 출처 : https://bskyvision.com/163 SVC(kernel='rbf', gamma = gamma, C = C) svm은 데이터를 선형으로 분리하는 최적의 선형 결정 경계를 찾는 알고리즘 c는 이상치의 정도를 설정한다. c를 높일수록 이상치를 엄격하게 관리하는 것이고 c가 낮을수록 이상치의 허용에 관대하다. c가 너무 낮으면 과소적합, c가 너무 높으면 과대적합이 될 가능성이 커진다. 선형 svm으로 한계가 있어서 3차원으로 보고 경계를 짓는 rbf 커널 svm이 나왔다. 그래서 커널을 rbf로 지정해주었다. 감마가 클수록 작은 표준편차를 가진다. 데이터 포인터가 영향력을 행사하는 거리가 짧아진다.