도구명 : 서포트벡터머신 분류

커널 함수로 데이터를 고차원 공간에 사상해 마진을 최대화하는 초평면으로 분류하는 방법입니다. One-vs-One 방식으로 다중 클래스를 지원하고, 층화 k-겹 교차검증으로 성능을 평가합니다.

1. 데이터 입력

표의 맨 위 칸(열1, 열2 …)에는 변수명을, 1행부터는 실제 데이터를 입력하세요. 대용량 데이터는 CSV 파일 업로드를 이용하세요.
모든 계산은 브라우저 안에서만 수행되며 데이터가 외부로 전송되지 않습니다.
2. 변수 선택 및 모델 설정
⚠ 표준화를 끄면 스케일이 큰 변수가 결과를 지배할 수 있습니다.
그리드 서치로 최적값 찾기 (선택)
선택한 커널 × 후보 목록(쉼표 구분)의 모든 조합을 위에서 지정한 검증 방법으로 평가해 정확도가 가장 높은 커널·C·γ를 찾습니다. 표준화 등 나머지 설정은 위 값을 그대로 사용합니다.
Polynomial의 d, Polynomial·Sigmoid의 r은 위 설정의 고정값을 사용합니다. Linear는 γ 후보를 건너뜁니다.
데이터가 입력되면 자동으로 변수 목록이 갱신됩니다.