SVM::setOptions 함수는 SVM 모델의 옵션을 설정하는 함수입니다. 기본적으로 SVM 모델은 다음과 같은 옵션을 지원합니다.
- 'Kernel': SVM 모델에서 사용되는 커널 함수를 설정합니다. 기본적으로 'linear' 커널이 사용됩니다.
- 'BoxConstraint': SVM 모델에서 사용되는 상수 제약 조건을 설정합니다. 기본적으로 1이 사용됩니다.
- 'KernelScale': SVM 모델에서 사용되는 커널 스케일링을 설정합니다. 기본적으로 'auto'가 사용됩니다.
- 'Standardize': 데이터를 표준화하는지 여부를 설정합니다. 기본적으로 false가 사용됩니다.
SVM::setOptions 함수를 사용하여 옵션을 설정한 후, 모델을 학습시키면 학습 데이터에 따라 모델이 학습됩니다. 모델은 학습 데이터를 기반으로 최적의 해를 찾습니다.
SVM::setOptions 함수를 사용하여 옵션을 설정한 후, 모델을 평가하면 모델의 성능이 평가됩니다. 모델의 성능은 학습 데이터와 테스트 데이터에 대한 정확도, 오차율, ROC 곡선, AUC 등 다양한 지표를 통해 평가할 수 있습니다.
예를 들어, 다음과 같이 SVM 모델의 옵션을 설정하고 모델을 학습시키고 평가할 수 있습니다.
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matlab
% SVM 모델 생성
model = svmtrain(X, y, 'KernelFunction', 'rbf', 'BoxConstraint', 1, 'KernelScale', 'auto');
% 모델 학습
[trainedModel, accuracy, decisionValues] = svmtrain(X, y, 'KernelFunction', 'rbf', 'BoxConstraint', 1, 'KernelScale', 'auto');
% 모델 평가
[accuracy, decisionValues] = svmpredict(y, X, trainedModel);
위 코드는 SVM 모델의 옵션을 설정하고 모델을 학습시키고 평가하는 예시입니다. 모델의 옵션을 설정할 때, 'KernelFunction', 'BoxConstraint', 'KernelScale', 'Standardize' 등 다양한 옵션을 설정할 수 있습니다. 모델을 학습시키고 평가할 때, 학습 데이터와 테스트 데이터를 지정하고 모델의 성능을 평가할 수 있습니다.
2025-05-16 23:59