SVMModel::predict_probability 함수는 모델의 예측 확률을 구하는 데 사용됩니다.
이 함수를 사용해야 하는 이유는 모델의 예측 결과를 확률로 표현하여, 모델의 신뢰도와 오류를 분석할 수 있기 때문입니다. 예를 들어, 예측 결과가 1로 나왔더라도, 확률이 0.1인 경우, 모델의 신뢰도가 낮은 것으로 간주할 수 있습니다.
predict_probability 함수를 사용하려면, SVMModel 객체를 생성하고, train 함수를 사용하여 모델을 학습한 후, predict_probability 함수를 호출하면 됩니다. 예를 들어,
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cpp
SVMModel model;
model.train(data, label);
double probability = model.predict_probability(data, 1);
predict_probability 함수의 결과는, 예측 클래스의 확률을 반환합니다. 예를 들어, 1이 예측 클래스일 경우, 확률이 0.8인 경우, 모델은 1을 예측할 확률이 80%라고 할 수 있습니다.
예측 확률을 구하려면, SVMModel 객체의 hyperparameter를 조절해야 합니다. 예를 들어, C parameter를 조절하여, 모델의 오버피팅을 줄일 수 있습니다.
predict_probability 함수를 사용하여 예측한 결과를 시각화하는 방법은, matplotlib 라이브러리를 사용하여, 예측 확률을 그래프로 표현하는 것입니다. 예를 들어,
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cpp
import matplotlib.pyplot as plt
# 예측 확률을 구한 후,
double probability = model.predict_probability(data, 1);
# 그래프를 그려,
plt.bar(['class1', 'class2'], [probability, 1-probability])
plt.xlabel('class')
plt.ylabel('probability')
plt.show()
이러한 코드를 사용하여, 예측 확률을 시각화할 수 있습니다.
2025-07-10 08:41