SVMModel::predict_probability 함수는 Support Vector Machine (SVM) 분류 모델의 예측 결과를 확률로 반환하는 함수입니다. 이 함수는 해당 클래스에 속할 가능성을 나타내는 확률을 반환합니다.
이 함수를 사용할 때, 예측 결과의 확률이 1.0 이상이 되는 경우는 일반적으로 발생하지 않습니다. 그러나 이 함수의 동작 방식에 따라, 예측 결과의 확률이 1.0 이상이 될 수 있습니다.
이러한 문제가 발생하는 경우, SVM 모델의 매개 변수를 조정하여 해결할 수 있습니다. 예를 들어, SVM 모델의 regularization 매개 변수 (C)를 조정하여 모델의 오버피팅을 줄일 수 있습니다.
또한, SVM 모델의 확률 계산 방법을 변경하여 해결할 수 있습니다. 예를 들어, SVM 모델의 확률을 계산할 때, Platt Scaling을 사용하여 확률을 계산할 수 있습니다. Platt Scaling은 SVM 모델의 확률을 계산하는 데 사용되는 알고리즘으로, 모델의 확률을 계산하는 데 사용됩니다.
이 함수를 사용하여 예측 결과의 확률을 계산할 때, SVM 모델의 매개 변수를 조정하여 모델의 성능을 개선할 수 있습니다. 예를 들어, SVM 모델의 regularization 매개 변수 (C)를 조정하여 모델의 오버피팅을 줄일 수 있습니다.
또한, SVM 모델의 확률 계산 방법을 변경하여 해결할 수 있습니다. 예를 들어, SVM 모델의 확률을 계산할 때, Platt Scaling을 사용하여 확률을 계산할 수 있습니다.
SVM 모델의 매개 변수를 조정하는 방법은 다음과 같습니다.
1. SVM 모델의 regularization 매개 변수 (C)를 조정하여 모델의 오버피팅을 줄일 수 있습니다. C 매개 변수는 SVM 모델의 오버피팅을 제어하는 데 사용됩니다. C 매개 변수를 조정하여 모델의 오버피팅을 줄일 수 있습니다.
2. SVM 모델의 확률 계산 방법을 변경하여 해결할 수 있습니다. 예를 들어, SVM 모델의 확률을 계산할 때, Platt Scaling을 사용하여 확률을 계산할 수 있습니다.
3. SVM 모델의 매개 변수를 조정하여 모델의 성능을 개선할 수 있습니다. 예를 들어, SVM 모델의 regularization 매개 변수 (C)를 조정하여 모델의 오버피팅을 줄일 수 있습니다.
SVM 모델의 확률 계산 방법을 변경하는 방법은 다음과 같습니다.
1. Platt Scaling을 사용하여 SVM 모델의 확률을 계산할 수 있습니다. Platt Scaling은 SVM 모델의 확률을 계산하는 데 사용되는 알고리즘으로, 모델의 확률을 계산하는 데 사용됩니다.
2. SVM 모델의 확률을 계산할 때, 확률 계산 알고리즘을 변경하여 해결할 수 있습니다. 예를 들어, SVM 모델의 확률을 계산할 때, 확률 계산 알고리즘을 변경하여 모델의 확률을 계산할 수 있습니다.
2025-07-27 04:45