서포트 벡터 머신 서포트 벡터 머신은 벡터 공간에서 학습 데이터가 속한 2개의 그룹을 분류하는 선형 분리자를 찾는 기하학적 모델이다. 서포트 벡터 머신은 데이터를 분리하는 초평면 중에서 데이터들과 거리가 가장 먼 초평면을 선택하여 분리하는 지도 학습 기반의 이진 선형 분류 모델이다. 최대 마진을 가지는 비확률적 선형 판별 분석에 기초한 이진 분류기이다. 서포트 벡터 머신 특징 SVM은 공간상에서 최적의 분리 초평면을 찾아서 분류 및 회귀를 수행한다, SVM은 변수 속성 간의 의존성은 고려하지 않으며 모든 속성을 활용하는 기법이다. SVM은 훈련 시간이 상대적으로 느리지만, 정확성이 뛰어나며 다른 방법보다 과대 적합의 가능성이 낮은 모델이다. 지도 학습 모델로 회귀 분석 및 분류(이항, 다항 모두 사용) ..
