SVM 힌트 및 설명¶ 결과 정확도가 떨어지는 경우가 많다. 추가 작업 가능하다면 해봐라 SVM은 경계선을 찾아서 제한된 조건을 구분한다. 앞과 같이 데이터를 양분할 때 주로 사용된다. 파라미터 중에서 C파라미터를 이용해 마진 오류의 균형을 맞춘다. 예를 들어 양분화되어있는 선이 있다고 했을 때 임의의 값이 틀릴 경우 마진의 오류라고 하는데 이게 완벽할 수 없고 오류가 발생할수도 있다. 마진이라는 것은 둘 사이의 거리가 작아진다는 이야기인데,C가 크다면 마진의 크가기 작아지고, 마진의 오류도 작아진다. 반대로 C가 작다면 마진의 크기가 커지고 마진 오류도 커진다. SVM모델이 과대적합이면 C를 감소시켜서 조금 더 유연한 모델로 만들고, 과소적합이면 C를 증가시켜서 조금 더 타이트한 모델을 만들어서 제공할..