인프런 커뮤니티 질문&답변

안녕하세요! 강의 잘 보고 있습니다! 다름이 아니라 밑의 코드상에서 Stacking의 최종 메타모델을 할당할 때 파라미터 'C'값을 해주는 이유가 무엇인가요!? sklearn 문서를 찾아보니... 정규화를 해주는 기능으로 파라미터가 커지는 것을 얼마나의 강도로 제한해줄지에 대한 의미인건가요!?(마치 Regression에서 Ridge, Lasso처럼..) SVM에서는 더 작은 값일 수록 더 강한 정규화를 해준다고 적혀있는데..SVM에서만 국한된 기능인건가요..?  SVM에서 Slack variable을 얼마나 허용해줄지에 대한 파라미터로 C값이 있다는 것은 들었습니다!  

그리고 C값의 디폴트값이 1.0이던데.. C값에 에 10을 넣어주었다는 것은 그만큼 정규화를 약하게 해준다는 의미인가요!? 궁금합니다!

parameter 'C' 의미 : Inverse of regularization strength; must be a positive float. 
Like in support vector machines, smaller values specify stronger regularization.