꿈라CBT다음 <보기>의 결과에 대한 진단으로 가장 적절한 것은?
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RBF 커널 SVM에서 규제 파라미터 C를 바꾸며 실험하였다.
- C = 1,000: 학습 정확도 1.00, 검증 정확도 0.72
- C = 0.01: 학습 정확도 0.68, 검증 정확도 0.67
데이터에는 두 범주가 겹치는 구간이 존재한다.
- 1C가 크면 과적합, 작으면 과소적합이므로 두 값 사이에서 교차검증으로 조정해야 한다.
- 2C는 오분류 허용 정도와 무관한 계산 속도 조절값이므로, 성능 차이는 우연에 가깝다.
- 3C가 클수록 마진이 넓어져 일반화가 좋아지므로, C = 1,000의 검증 성능이 낮은 것은 검증 세트의 문제이다.
- 4C = 0.01의 결과처럼 학습과 검증 정확도가 비슷하면 항상 좋은 모델이므로 C = 0.01을 선택해야 한다.