꿈라CBT다음 <보기>의 실험 결과에 대한 진단으로 가장 적절한 것은?
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관측치 800개, 변수 20개인 이진 분류 데이터에 SVM을 적용한 결과이다.
| 설정 | 커널 | 학습 정확도 | 검증 정확도 |
|---|---|---|---|
| A | 선형 | 0.86 | 0.84 |
| B | \(RBF, \gamma\) 작음 · C 작음 | 0.88 | 0.86 |
| C | RBF, \(\gamma\) 매우 큼 · C 매우 큼 | 1.00 | 0.62 |
- 1설정 C는 학습 정확도가 1.00으로 완벽하므로 가장 우수한 모형이며, 검증 정확도가 낮은 것은 검증 데이터에 이상치가 섞였기 때문이다.
- 2설정 C는 \(\gamma\)와 C를 모두 크게 해 결정 경계가 복잡해진 과대적합이므로, 교차검증으로 두 값을 함께 탐색하고 지금은 검증 성능이 높은 B가 적절하다.
- 3선형 커널인 A의 검증 정확도가 가장 낮으므로 이 데이터는 선형 분리가 전혀 불가능하며, 커널 차수를 계속 높이면 검증 성능도 함께 올라간다.
- 4학습 정확도와 검증 정확도의 차이는 표본 수가 800개로 적기 때문이므로, 하이퍼파라미터는 그대로 두고 데이터를 8,000개로 늘리면 설정 C가 가장 좋은 성능을 낸다.