SVR(Support Vector Regression)은 기계 학습에서 사용하는 회귀 분석 기법의 하나이다. SVR은 주로 Support Vector Machine(SVM)에서 파생된 방법으로, 데이터의 패턴을 모델링하고 예측하기 위해 설계되었다. SVR은 기계 학습의 비선형 문제를 해결하는 데 강력한 성능을 보이며, 일반적으로 고차원 데이터셋에서도 효과적으로 작동한다.

SVR의 핵심 원리는 '지지 벡터'라 불리는 데이터 포인트들로 모델을 구성하는 것이다. 이 알고리즘은 데이터의 분포를 고려하여, 적절한 함수 형태를 찾아내려 한다. SVR은 주어진 마진 내에서 예측 오차가 최소화되도록 최적의 초평면을 찾으며, 이 마진은 사용자가 설정할 수 있는 ε(엡실론) 값에 의해 정의된다.

SVR에서는 두 가지 주요 요소가 있다. 첫 번째는 커널 함수로, 데이터의 비선형성을 처리하기 위해 데이터 포인트를 고차원 공간으로 매핑하는 역할을 한다. 일반적으로 사용되는 커널 함수로는 선형 커널, 다항 커널, 가우시안 RBF 커널 등이 있다. 두 번째는 정규화 파라미터 C로, 오차를 얼마나 허용할지를 조정하는 역할을 하며, 모델의 복잡성과 일반화 능력에 영향을 미친다.

SVR은 금융, 생명 과학, 공학 등 다양한 분야에서 활용되며, 시간 시계열 예측, 함수 근사, 데이터 분석 등의 작업에서 그 유용성을 인정받고 있다. SVR의 장점은 불확실한 데이터에서도 잘 동작하며, 다른 회귀 방법들보다 더 높은 성능을 보이는 경우가 많다는 점이다. 그러나 모델의 학습이나 예측 속도는 데이터의 차원 수와 크기에 따라 달라질 수 있으므로, 적절한 하이퍼파라미터 조정이 필요하다.