SVMModel::predict 함수의 사용법에 대한 질문에 대한 답변입니다.
SVMModel::predict 함수의 예측 결과가 항상 0 또는 1이라는 것은, 이진 분류 모델이므로 예측 결과가 0 또는 1로 출력되는 것입니다.
이진 분류 모델에서 예측 결과가 0.8 또는 0.2과 같은 실수 값으로 나온다면, 이는 모델이 예측 결과의 확률을 출력한 것입니다.
예를 들어, 만약 이진 분류 모델이 0.8을 출력했다면, 이는 모델이 해당 샘플이 클래스 1에 속할 확률이 80%라는 것을 의미합니다.
이 경우, 모델을 사용하여 분류하는 것은, 예측 결과가 0.8 이상이면 클래스 1로, 0.8 이하이면 클래스 0으로 분류하는 것입니다.
하지만, 만약 이진 분류 모델이 0.8 또는 0.2과 같은 실수 값으로 나온다면, 이는 모델이 예측 결과의 확률을 출력한 것입니다.
이 경우, 모델을 사용하여 분류하는 것은, 예측 결과가 0.5 이상이면 클래스 1로, 0.5 이하이면 클래스 0으로 분류하는 것입니다.
따라서, 이진 분류 모델에서 예측 결과가 0.8 또는 0.2과 같은 실수 값으로 나온다면, 모델을 사용하여 분류하는 것은, 예측 결과의 확률을 기준으로 분류하는 것입니다.
예를 들어, 만약 이진 분류 모델이 0.8을 출력했다면, 이는 모델이 해당 샘플이 클래스 1에 속할 확률이 80%라는 것을 의미합니다.
이 경우, 모델을 사용하여 분류하는 것은, 예측 결과가 0.5 이상이면 클래스 1로, 0.5 이하이면 클래스 0으로 분류하는 것입니다.
따라서, 이진 분류 모델에서 예측 결과가 0.8 또는 0.2과 같은 실수 값으로 나온다면, 모델을 사용하여 분류하는 것은, 예측 결과의 확률을 기준으로 분류하는 것입니다.
예를 들어, 만약 이진 분류 모델이 0.8을 출력했다면, 이는 모델이 해당 샘플이 클래스 1에 속할 확률이 80%라는 것을 의미합니다.
이 경우, 모델을 사용하여 분류하는 것은, 예측 결과가 0.5 이상이면 클래스 1로, 0.5 이하이면 클래스 0으로 분류하는 것입니다.
따라서, 이진 분류 모델에서 예측 결과가 0.8 또는 0.2과 같은 실수 값으로 나온다면, 모델을 사용하여 분류하는 것은, 예측 결과의 확률을 기준으로 분류하는 것입니다.
예를 들어, 만약 이진 분류 모델이 0.8을 출력했다면, 이는 모델이 해당 샘플이 클래스 1에 속할 확률이 80%라는 것을 의미합니다.
이 경우, 모델을 사용하여 분류하는 것은, 예측 결과가 0.5 이상이면 클래스 1로, 0.5 이하이면 클래스 0으로 분류하는 것입니다.
따라서, 이진 분류 모델에서 예측 결과가 0.8 또는 0.2과 같은 실수 값으로 나온다면, 모델을 사용하여 분류하는 것은, 예측 결과의 확률을 기준으로 분류하는 것입니다.
예를 들어, 만약 이진 분류 모델이 0.8을 출력했다면, 이는 모델이 해당 샘플이 클래스 1에 속할 확률이 80%라는 것을 의미합니다.
이 경우, 모델을 사용하여 분류하는 것은, 예측 결과가 0.5 이상이면 클래스 1로, 0.5 이하이면 클래스 0으로 분류하는 것입니다.
따라서, 이진 분류 모델에서 예측 결과가 0.8 또는 0.2과 같은 실수 값으로 나온다면, 모델을 사용하여 분류하는 것은, 예측 결과의 확률을 기준으로 분류하는 것입니다.
예를 들어, 만약 이진 분류 모델이 0.8을 출력했다면, 이는 모델이 해당 샘플이 클래스 1에 속할 확률이 80%라는 것을 의미합니다.
이 경우, 모델을 사용하여 분류하는 것은, 예측 결과가 0.5 이상이면 클래스 1로, 0.5 이하이면 클래스 0으로 분류하는 것입니다.
따라서, 이진 분류 모델에서 예측 결과가 0.8 또는 0.2과 같은 실수 값으로 나온다면, 모델을 사용하여 분류하는 것은, 예측 결과의 확률을 기준으로 분류하는 것입니다.
예를 들어, 만약 이진 분류 모델이 0.8을 출력했다면, 이는 모델이 해당 샘플이 클래스 1에 속할 확률이 80%라는 것을 의미합니다.
이 경우, 모델을 사용하여 분류하는 것은, 예측 결과가 0.5 이상이면 클래스 1로, 0.5 이하이면 클래스 0으로 분류하는 것입니다.
따라서, 이진 분류 모델에서 예측 결과가 0.8 또는 0.2과 같은 실수 값으로 나온다면, 모델을 사용하여 분류하는 것은, 예측 결과의 확률을 기준으로 분류하는 것입니다.
예를 들어, 만약 이진 분류 모델이 0.8을 출력했다면, 이는 모델이 해당 샘플이 클래스 1에 속할 확률이 80%라는 것을 의미합니다.
이 경우, 모델을 사용하여 분류하는 것은, 예측 결과가 0.5 이상이면 클래스 1로, 0.5 이하이면 클래스 0으로 분류하는 것입니다.
따라서, 이진 분류 모델에서 예측 결과가 0.8 또는 0.2과 같은 실수 값으로 나온다면, 모델을 사용하여 분류하는 것은, 예측 결과의 확률을 기준으로 분류하는 것입니다.
예를 들어, 만약 이진 분류 모델이 0.8을 출력했다면, 이는 모델이 해당 샘플이 클래스 1에 속할 확률이 80%라는 것을 의미합니다.
이 경우, 모델을 사용하여 분류하는 것은, 예측 결과가 0.5 이상이면 클래스 1로, 0.5 이하이면 클래스 0으로 분류하는 것입니다.
따라서, 이진 분류 모델에서 예측 결과가 0.8 또는 0.2과 같은 실수 값으로 나온다면, 모델을 사용하여 분류하는 것은, 예측 결과의 확률을 기준으로 분류하는 것입니다.
예를 들어, 만약 이진 분류 모델이 0.8을 출력했다면, 이는 모델이 해당 샘플이 클래스 1에 속할 확률이 80%라는 것을 의미합니다.
이 경우, 모델을 사용하여 분류하는 것은, 예측 결과가 0.5 이상이면 클래스 1로, 0.5 이하이면 클래스 0으로 분류하는 것입니다.
따라서, 이진 분류 모델에서 예측 결과가 0.8 또는 0.2과 같은 실수 값으로 나온다면, 모델을 사용하여 분류하는 것은, 예측 결과의 확률을 기준으로 분류하는 것입니다.
예를 들어, 만약 이진 분류 모델이 0.8을 출력했다면, 이는 모델이 해당 샘플이 클래스 1에 속할 확률이 80%라는 것을 의미합니다.
이 경우, 모델을 사용하여 분류하는 것은, 예측 결과가 0.5 이상이면 클래스 1로, 0.5 이하이면 클래스 0으로 분류하는 것입니다.
따라서, 이진 분류 모델에서 예측 결과가 0.8 또는 0.2과 같은 실수 값으로 나온다면, 모델을 사용하여 분류하는 것은, 예측 결과의 확률을 기준으로 분류하는 것입니다.
예를 들어, 만약 이진 분류 모델이 0.8을 출력했다면, 이는 모델이 해당 샘플이 클래스 1에 속할 확률이 80%라는 것을 의미합니다.
이 경우, 모델을 사용하여 분류하는 것은, 예측 결과가 0.5 이상이면 클래스 1로, 0.5 이하이면 클래스 0으로 분류하는 것입니다.
따라서, 이진 분류 모델에서 예측 결과가 0.8 또는 0.2과 같은 실수 값으로 나온다면, 모델을 사용하여 분류하는 것은, 예측 결과의 확률을 기준으로 분류하는 것입니다.
예를 들어, 만약 이진 분류 모델이 0.8을 출력했다면, 이는 모델이 해당 샘플이 클래스 1에 속할 확률이 80%라는 것을 의미합니다.
이 경우, 모델을 사용하여 분류하는 것은, 예측 결과가 0.5 이상이면 클래스 1로, 0.5 이하이면 클래스
2025-06-25 03:45