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먼저 csv파일을 불러오고 train 데이터와 test 데이터를 나눠주겠다. 데이터 불러오기 import pandas as pd df = pd.read_csv("./drive/MyDrive/basketball_stat.csv") #구글 드라이브 내에 있는 파일을 불러옴 df.head() 데이터 분리 from sklearn.model_selection import train_test_split #80%는 학습 데이터, 20%는 테스트 데이터로 분리 train, test = train_test_split(df, test_size=0.2) #학습 데이터, 테스트 데이터 개수 확인 print(train.shape[0]) print(test.shape[0]) 최적의 SVM 파라미터 찾기 이제 불러온 데이터를 RB..

우선 SVM에 대해서 간략하게 설명하자면 SVM은 '마진'이라는 값을 최대로 하는 결정 경계선을 찾는 것을 목표로하는 분류 알고리즘이다. 결정 경계선이라는 것은 예를 들어서 한강을 기준으로 강북과 강남으로 나뉘어진다고 했을 때 한강이 결정 경계선이 되는 것이다. 이제 다음과 같은 용어들의 개념을 하나씩 알아보겠다. 서포트 벡터(support vector) 마진(margin) 비용(cost) 커널 트릭(kernel trick) 서포트 벡터 서포트 벡터는 결정 경계선과 가장 가까이 맞닿은 데이터 포인트를 의미한다. 결정 경계선하고 가장 가까운 데이터의 위치라고도 할 수 있겠다. 마진 서포트 벡터와 결정 경계 사이의 거리를 마진이라고 한다. 위에서도 언급했듯이 이 '마진'을 최대로..