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5. 1. 선형 SVM 분류 SVM의 기본 아이디어는 직선 형태의 결정 경계를 이용하여 데이터를 분류하는 것이다. SVM 분류기는 클래스 사이에 가장 폭이 넓은 도로(최고의 마진)를 찾는 방향으로 분류를 수행한다. 따라서 도로 바깥쪽에 훈련 샘플을 더 추가해도 결정 경계에는 영향이 가지 않으며, 오히려 도로 경계에 위치한 샘플에 의해 전적으로 결정된다. SVM은 특성 스케일에 민감하기 때문에 Scaler를 사용하여 스케일을 조정하면 좋은 결과를 얻을 수 있다. 5. 1. 1. 소프트 마진 분류 하드 마진 분류 모든 샘플이 모두 도로 바깥쪽에 분류되어 있을 때 발생. 데이터의 선형적으로 구분이