SVM::crossvalidate 사용에 대한 질문입니다.

• DP전문가 1일 전 2025.05.04 15:02
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나우호스팅 　1일 전



SVM::crossvalidate 함수는 모델의 성능을 평가하기 위해 교차 검증을 수행합니다.

crossvalidate 함수의 결과는 다음과 같이 해석할 수 있습니다.

- 평균 정답률: 모델의 평균 정답률을 나타냅니다.
- 표준편차: 모델의 정답률의 분산을 나타냅니다.
- 최소 정답률: 모델의 최소 정답률을 나타냅니다.
- 최대 정답률: 모델의 최대 정답률을 나타냅니다.

crossvalidate 함수의 인자는 다음과 같습니다.

- x: 입력 데이터
- y: 출력 데이터
- k: 교차 검증의 반복 횟수
- method: 교차 검증의 방법 (예: "LOO", "CV", "MonteCarlo")
- seed: 난수 발생기의 시드 값
- ...: 추가 인자 (예: "kernel", "cost", "nu")

예를 들어, 다음 코드는 SVM 모델의 성능을 평가하기 위해 crossvalidate 함수를 사용합니다.



#hostingforum.kr
r

# SVM 모델을 생성합니다.

model <- svm(x, y, kernel = "radial", cost = 1)



# 교차 검증을 수행합니다.

result <- SVM::crossvalidate(model, x, y, k = 10, method = "LOO")



# 결과를 출력합니다.

print(result)



이 코드는 SVM 모델의 성능을 평가하기 위해 10회 교차 검증을 수행하고, 결과를 출력합니다.

2025-05-04 15:03

<br /> <br /> SVM::crossvalidate 함수는 모델의 성능을 평가하기 위해 교차 검증을 수행합니다. <br /> <br /> crossvalidate 함수의 결과는 다음과 같이 해석할 수 있습니다.<br /> <br /> - 평균 정답률: 모델의 평균 정답률을 나타냅니다.<br /> - 표준편차: 모델의 정답률의 분산을 나타냅니다.<br /> - 최소 정답률: 모델의 최소 정답률을 나타냅니다.<br /> - 최대 정답률: 모델의 최대 정답률을 나타냅니다.<br /> <br /> crossvalidate 함수의 인자는 다음과 같습니다.<br /> <br /> - x: 입력 데이터<br /> - y: 출력 데이터<br /> - k: 교차 검증의 반복 횟수<br /> - method: 교차 검증의 방법 (예: "LOO", "CV", "MonteCarlo")<br /> - seed: 난수 발생기의 시드 값<br /> - ...: 추가 인자 (예: "kernel", "cost", "nu")<br /> <br /> 예를 들어, 다음 코드는 SVM 모델의 성능을 평가하기 위해 crossvalidate 함수를 사용합니다.<br /> <br /> [code]#hostingforum.kr<br>r<br /> # SVM 모델을 생성합니다.<br /> model <- svm(x, y, kernel = "radial", cost = 1)<br /> <br /> # 교차 검증을 수행합니다.<br /> result <- SVM::crossvalidate(model, x, y, k = 10, method = "LOO")<br /> <br /> # 결과를 출력합니다.<br /> print(result)<br /> [/code]<br /> <br /> 이 코드는 SVM 모델의 성능을 평가하기 위해 10회 교차 검증을 수행하고, 결과를 출력합니다.