꿈라CBT서포트벡터머신(SVM, Support Vector Machine)은 서로 다른 분류에 속한 데이터 간의 간격(Margin)을 최대로 하는 평면을 찾고 이를 기준으로 분류 결과를 도출하는 기법이다. 이 중 RBF(Radial Basis Function) 커널 트릭 기법에 관한 설명으로 적절하지 않은 것은?
- 1가우시안 RBF 커널 기법은 비용과 감마라는 두 가지 매개변수를 사용하며, 매개변수 값이 증가할수록 알고리즘의 복잡도도 증가한다.
- 2가우시안 RBF 커널 기법은 비용과 감마라는 두 가지 매개변수를 사용하며, 경험적 방법인 Grid Search 알고리즘을 통해 적정한 매개변수 값을 찾는다.
- 3비용과 감마라는 두 가지 매개변수를 사용하는 가우시안 RBF 커널 기법에서, 비용 매개변수는 데이터 샘플이 다른 클래스에 놓이는 것을 허용하는 정도를 정하며, 감마는 결정 경계의 곡률을 정한다.
- 4가우시안 RBF 커널 기법은 비용과 감마라는 두 가지 매개변수를 사용하며, 비용 매개변수 값이 증가할수록, 감마 매개변수 값이 감소할수록 과대적합(Overfitting)의 위험이 있다.