[ML] SVM - SVC

SVC, SVR

sklearn 의 svm 의 객체들로 각각 Support Vector Machine Classfication (SVC), Support Vector Machine Regressor (SVR)로 정의되어 있다. 용도는 뜻 그대로 각각 범주형 데이터, 수치형 데이터 예측에 사용된다.

 

from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import *

model = SVC()
model.fit(x_train, y_train)
pred = model.predict(x_val)

confusion_matrix(y_val, pred)
print(classification_report(y_val, pred))

 

Hyper Parameter

C값과 gamma값을 조절하여 모델의 정확도를 높일 수 있다.

적절한 값을 통해 성능이 좋은 모델을 만들도록 하자

 

m1 = SVC(C=5,gamma=5)
m1.fit(x_train,y_train)
pred1 = m1.predict(x_val)

print(classification_report(y_val, pred1))