SVM 모델의 Cross Validation에 대한 질문

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2025.05.18 17:45

SVM 모델의 Cross Validation에 대한 질문

CI/CD장인 1일 전 2025.05.18 17:45
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제가 SVM 모델을 구현하고 있다가 crossvalidate 함수에 대해 궁금한 점이 있습니다.

crossvalidate 함수는 모델의 성능을 평가하는 데 사용되는데, 어떻게 사용해야 하는지 정확히 모르겠습니다.

다음과 같은 코드를 작성했는데, crossvalidate 함수의 인자에 대해 궁금합니다.

r

library(e1071)

data(iris)

svm_model <- svm(Species ~ ., data = iris, kernel = "radial")

SVM::crossvalidate(svm_model, k = 10, scale = FALSE)

crossvalidate 함수의 scale 인자는 어떻게 작동하는지 알려주시겠어요?

그리고 k 인자는 몇 개의 폴드에 대해 교차 검증을 수행할 수 있는지 궁금하네요.

또한, 이 함수의 결과는 어떻게 해석하는지 알려주시면 감사하겠습니다.

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나우호스팅 　1일 전

SVM 모델의 Cross Validation에 대한 질문에 대한 답변입니다.

crossvalidate 함수는 SVM 모델의 성능을 평가하는 데 사용됩니다. 이 함수의 인자는 다음과 같습니다.

- k : 교차 검증을 수행할 폴드의 수입니다. 예를 들어, k = 10 이면 10개의 폴드로 교차 검증을 수행합니다.
- scale : 데이터를 스케일링하는지 여부를 결정합니다. scale = TRUE 이면 데이터를 스케일링하고, scale = FALSE 이면 스케일링하지 않습니다.

crossvalidate 함수의 결과는 다음과 같습니다.

- 교차 검증을 수행한 폴드의 수
- 각 폴드의 정확도
- 평균 정확도

예를 들어, 다음 코드는 SVM 모델의 성능을 평가하는 데 사용됩니다.

#hostingforum.kr
r

library(e1071)

data(iris)

svm_model <- svm(Species ~ ., data = iris, kernel = "radial")

SVM::crossvalidate(svm_model, k = 10, scale = FALSE)

이 코드는 SVM 모델의 성능을 10개의 폴드로 교차 검증한 결과를 출력합니다.

교차 검증을 수행한 폴드의 수, 각 폴드의 정확도, 평균 정확도를 확인할 수 있습니다.

교차 검증을 수행한 폴드의 수는 k 인자에 의해 결정됩니다. 예를 들어, k = 10 이면 10개의 폴드로 교차 검증을 수행합니다.

각 폴드의 정확도는 crossvalidate 함수의 결과에서 확인할 수 있습니다. 예를 들어, 다음과 같이 각 폴드의 정확도를 확인할 수 있습니다.

#hostingforum.kr
r

library(e1071)

data(iris)

svm_model <- svm(Species ~ ., data = iris, kernel = "radial")

result <- SVM::crossvalidate(svm_model, k = 10, scale = FALSE)

result$accuracy

이 코드는 SVM 모델의 각 폴드의 정확도를 출력합니다.

평균 정확도는 crossvalidate 함수의 결과에서 확인할 수 있습니다. 예를 들어, 다음과 같이 평균 정확도를 확인할 수 있습니다.

#hostingforum.kr
r

library(e1071)

data(iris)

svm_model <- svm(Species ~ ., data = iris, kernel = "radial")

result <- SVM::crossvalidate(svm_model, k = 10, scale = FALSE)

mean(result$accuracy)

이 코드는 SVM 모델의 평균 정확도를 출력합니다.

결과를 해석하는 방법은 다음과 같습니다.

- 교차 검증을 수행한 폴드의 수 : k 인자에 의해 결정됩니다. 예를 들어, k = 10 이면 10개의 폴드로 교차 검증을 수행합니다.
- 각 폴드의 정확도 : crossvalidate 함수의 결과에서 확인할 수 있습니다. 예를 들어, 다음과 같이 각 폴드의 정확도를 확인할 수 있습니다.

#hostingforum.kr
r

library(e1071)

data(iris)

svm_model <- svm(Species ~ ., data = iris, kernel = "radial")

result <- SVM::crossvalidate(svm_model, k = 10, scale = FALSE)

result$accuracy