TIL(Today I Learned)1️⃣실무에 바로 쓰는 머신러닝 기초 5 & 실습 과제부족한 개념 SVM(Support Vector Machine)추가 모델(K-NN, 나이브 베이즈, Naive Bayes, 신경망(MLP) 또는 딥러닝 모델 모델 평가 방법 정리 SVM(Support Vector Machine)데이터를 가장 잘(안전 여유 공간을 크게) 구분하는 경계를 찾는 알고리즘 장점차원이 높은 데이터에서도 좋은 성능 결정 경계(SVM이 찾은 최적의 분류선)을 명확하게 찾는 경우, 예측 성능 우수단점파라미터(C, 커널 종류 등) 적절히 찾아야 하므로 튜닝 비용이 큼 대규모 데이터 세트에 대해서는 학습 속도 느릴 수 있음 SVM 코드 예시 더보기from sklearn.datasets import l..