암호화폐 Q&A SVM의 단점은 무엇입니까?

SVM의 단점은 무엇입니까?

KDramaLegendaryStar Fri Sep 13 2024 | 5 답변 1288

재무 분석 및 암호화폐 예측에 SVM(Support Vector Machine)을 사용할 때의 단점에 대해 자세히 설명할 수 있습니까? 확장성, 해석성 또는 비선형 관계를 효과적으로 처리하는 능력 측면에서 제한이 있습니까? 또한 하이퍼파라미터에 대한 SVM의 민감도와 커널 기능 선택이 변동성이 큰 암호화폐 시장에서 예측의 정확성과 안정성에 어떤 영향을 미칠 수 있습니까? 마지막으로, 이 영역에 더 적합한 기계 학습 알고리즘이 있습니까? 그렇다면 이유는 무엇입니까? SVM의 단점은 무엇입니까?

svm 단점 기계 학습

5 답변

GinsengGlory Sun Sep 15 2024

SVM이 직면하는 또 다른 과제는 잡음이 많은 데이터를 처리하는 것입니다. 데이터 세트에 중복되는 대상 클래스와 같이 상당한 양의 노이즈가 포함되어 있는 경우 SVM의 분류 정확도가 저하될 수 있습니다. 이러한 제한은 SVM을 적용하기 전에 데이터를 정리하고 구체화하는 전처리 기술의 필요성을 강조합니다.

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KpopMelody Sun Sep 15 2024

SVM 알고리즘은 다양한 기계 학습 애플리케이션에서 널리 사용됨에도 불구하고 대규모 데이터 세트를 처리할 때 한계에 직면합니다. 데이터 세트의 크기가 증가하면 성능이 크게 저하되어 대량의 정보를 처리하는 데 적합하지 않게 됩니다.

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CryptoChampion Sat Sep 14 2024

또한 SVM의 성능은 훈련 데이터 샘플에 대한 기능의 비율에 의해서도 영향을 받습니다. 각 데이터 포인트의 기능 수가 훈련 데이터 샘플 수를 초과하는 시나리오에서는 SVM의 성능이 저하되는 경향이 있습니다. 이 문제는 SVM 분석을 위한 데이터 준비 시 특징 선택 및 차원 축소의 중요성을 강조합니다.

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