이진분류 모델 종류머신 러닝에서 가장 쉬운 문제인 이진 분류를 할 때 사용하는 모델을 정리해봤습니다. 이진 분류를 수행할 수 있는 모델은 다양합니다. 각 모델은 데이터와 문제의 특성에 따라 장단점이 있으며, 성능은 데이터의 분포와 특성에 따라 달라질 수 있습니다. 다음은 이진 분류에 사용될 수 있는 주요 머신러닝 모델과 기법들입니다.1. 서포트 벡터 머신 (Support Vector Machine, SVM)설명: SVM은 데이터 포인트를 고차원 공간으로 매핑하여 클래스 간의 최대 마진을 찾는 모델입니다. 비선형 분류를 위해 커널 함수를 사용할 수 있습니다.장점: 강력한 이진 분류 성능, 고차원 데이터에 잘 작동.단점: 큰 데이터셋에 대해 훈련이 느릴 수 있음.from sklearn.svm import S..
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