OpenCV 4로 배우는 컴퓨터 비전과 머신 러닝: 15.3.2 SVM 클래스 사용하기

▼ 표 15-4 SVM::Types 열거형 상수⁴

SVM::Types 열거형 상수	설명	파라미터
C_SVC	C-서포트 벡터 분류. 일반적인 n-클래스 분류 문제에서 사용됩니다.	C
NU_SVC	ν-서포트 벡터 분류. C_SVC와 비슷하지만 Nu 값 범위가 0~1 사이로 정규화되어 있습니다.	Nu
ONE_CLASS	1-분류 서포트 벡터 머신. 데이터 분포 측정에 사용됩니다.	C, Nu
EPS_SVR	e-서포트 벡터 회귀	P, C
NU_SVR	ν-서포트 벡터 회귀	Nu, C

SVM 타입을 설정하였으면, SVM 알고리즘에서 사용할 커널 함수를 지정해야 합니다. SVM 커널 함수 지정은 SVM::setKernel() 멤버 함수를 사용합니다.

virtual void SVM::setKernel(int kernelType);
• kernelType	커널 함수 종류. SVM::KernelTypes 열거형 상수 중 하나를 지정합니다.

SVM::setKernel() 함수의 kernelType 인자에는 SVM::KernelTypes 열거형 상수 중 하나를 지정할 수 있으며, 사용할 수 있는 SVM::KernelTypes 상수와 의미를 표 15-5에 나타냈습니다. 참고로 SVM 클래스는 기본적으로 SVM::KernelTypes::RBF 커널을 사용하도록 초기화됩니다.

▼ 표 15-5 주요 SVM::KernelTypes 열거형 상수

SVM::KernelTypes 열거형 상수	설명	파라미터
LINEAR	선형 커널
POLY	다항식 커널	Degree, Gamma, Coef0
RBF	방사 기저 함수 커널	Gamma
SIGMOID	시그모이드 커널	Gamma, Coef0
CHI2	지수 카이 제곱 커널	Gamma
INTER	히스토그램 교차 커널

4 표 15-4에 나타난 SVM 타입에 대한 자세한 내용은 https://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/papers/libsvm.pdf 문서를 참고하기 바랍니다.

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