문제
SVM(Support Vector Machine)에 대한 설명으로 가장 옳지 않은 것은?
① 최적의 결정경계를 찾기 위해 마진을 최대화한다 ② 커널 트릭을 사용하여 비선형 분류가 가능하다 ③ 서포트 벡터는 결정경계와 가장 가까운 데이터 포인트들이다 ④ 훈련 데이터가 많을수록 항상 더 좋은 성능을 보인다
정답
4번
해설
SVM은 서포트 벡터만을 이용하여 결정경계를 구성하므로, 훈련 데이터가 많다고 해서 항상 성능이 향상되는 것은 아닙니다. 오히려 노이즈가 많은 데이터는 성능을 저하시킬 수 있습니다. ①②③은 모두 SVM의 올바른 특징입니다.