SVM::train

(PECL svm >= 0.1.0)

SVM::trainCrée un modèle SVMModel suivant les données d'entraînement

Description

public svm::train(array $problem, array $weights = ?): SVMModel

Entraîne une machine vectorielle basée sur les données d'entraînement fournies.

Liste de paramètres

problem

Le problème peut être fourni de 3 façons. Un tableau, où les données doivent commencer par le libellé de la classe (habituellement 1 ou -1), suivi par une série de données sous la forme de paires dimensions/données. Une URL vers un fichier contenant un problème SVM Light formaté, dont chaque ligne commence par un nouvel exemple d'entraînement, le début de chaque ligne contient la classe (1 ou -1) puis, une série de valeurs de données séparées par une tabulation sous la forme clé:valeur. Un flux ouvert pointant vers une source de données formatée comme dans le fichier ci-dessus.

weights

Les poids sont des ensembles optionnels de paramètres de pondération pour les différentes classes, afin d'aider dans le comptage pour des jeux d'entraînement déséquilibrés. Par exemple, si les classes sont 1 et -1, et que -1 a plus d'exemples significatifs que le premier, le poids pour -1 pourrait être de 0.5. Les poids doivent être dans l'intervalle 0-1.

Valeurs de retour

Retourne un modèle SVMModel qui peut être utilisé pour classificer les données précédemment non vues. Lance une exception SVMException si une erreur survient.

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