SVM 의 RBF 커널 을 사용 시 , 두 가지 파라미터 인 Cost 와 Gamma 의 설정 이 필수 적 이 다 . Cost 는 SVM 모델 에 얼마 만큼 오 차 를 허용 할 지 에 대한 파라미터 이 다 . 즉 , 얼마나 많 은 데이터 샘플 이 다른 그룹 에 놓이 는 것 을 허용 하 는지 를 결정 하 는 것 이 며 , cost 값 이 작 을수록 많이 허용 하 고 , 클수록 적 게 허용 한다 . Cost 가 낮 은 모델 은 일반 적 인 초평면 을 찾아내 는 반면 , cost 가 높 은 모델 은 분류 하 고자 하 는 두 개 의 클래스 가 더 완벽 하 게 분류 되 는 초평면 을 찾 게 된다 . 따라서 , Cost 에 따라 과 적 합 ( overfitting ) 이나 과소 적 합 ( underfitting ) 이 일어날 수 있 다 . Gamma 는 위 의 SVM 커널 과 관련 이 있 는 파라미터 이 며 , 가우 시안 함수 의 표준편차 를 조정 하 는 값 으로써 , 큰 값 을 가질수록 작 은 값 의 표준편차 를 가진다 . gamma 가 조정 됨 에 따라 각 데이터 들 의 영향력 의 거리 가 달라지 며 , gamma 가 작 은 경우 초평면 으로부터 멀리 떨어진 점 들 이 분류 의 고려 대상 이 되 며 , gamma 가 큰 경우 초평면 에 가까운 점 들 만 이 계산 에 고려 된다 . gamma 값 도 cost 값 과 마찬가지 로 과 적 합 과 과소 적 합 이 일어날 가능 성 이 있 으므로 모델 에 따른 적절 한 파라미터 의 튜닝 이 필요 하 다 .