SVM 모델의 Cross Validation 방법에 대해 설명드리겠습니다.
SVM 모델에서 Cross Validation은 하이퍼파라미터 tuning과 모델 평가를 위해 사용됩니다. SVM::crossvalidate 함수는 k-fold cross validation을 사용합니다. k-fold cross validation은 데이터를 k개의 폴드(분할)로 나누어 한 폴드씩 테스트 데이터로 사용하고, 나머지 폴드들을 훈련 데이터로 사용하여 모델을 평가하는 방법입니다.
k값을 설정하는 방법은 여러 가지가 있습니다. 일반적으로 k값은 5, 10, 또는 20으로 설정됩니다. k값이 클수록 모델의 일반화 성능이 향상되지만, 컴퓨팅 자원과 시간이 더 많이 소요됩니다.
SVM 모델의 Cross Validation 결과를 평가하는 방법은 다음과 같습니다.
1. 정확도: 모델이 테스트 데이터를 얼마나 정확하게 예측하는지 평가합니다.
2. F1 점수: 정밀도와 재현율의 조화 평균을 평가합니다.
3. AUC-ROC: 모델이 클래스를 얼마나 정확하게 분류하는지 평가합니다.
예시 코드는 다음과 같습니다.
#hostingforum.kr
r
# SVM 모델을 생성하고 Cross Validation을 수행합니다.
svm_model <- svm(y ~ x, data = 데이터셋, kernel = "linear", cross = TRUE)
# Cross Validation 결과를 평가합니다.
result <- summary(svm_model)
# 정확도, F1 점수, AUC-ROC을 평가합니다.
accuracy <- result$accuracy
f1 <- result$f1
auc <- result$auc
print(paste("정확도:", accuracy))
print(paste("F1 점수:", f1))
print(paste("AUC-ROC:", auc))
참고 자료는 다음과 같습니다.
* SVM::crossvalidate 함수 설명:
* k-fold Cross Validation 설명:
* SVM 모델 평가 방법 설명:
2025-04-01 17:19