SVM::train

(PECL svm >= 0.1.0)

SVM::trainСоздать SVMModel на основе обучающих данных

Описание

public svm::train ( array $problem [, array $weights ] ) : SVMModel

Создает SVMModel на основе обучающих данных.

Список параметров

problem

Есть три пути предоставления обучающих данных: файл, поток и массив. Если данные предоставляются с помощью файла или потока, то на каждой строке должен содержаться один обучающий пример, отформатированный следующим образом: в начале должно быть целое число (обычно 1 или -1), это число обозначается термином "класс", а следом за ним перечисление пар признак:значение в порядке увеличения признака. Признаки должны быть целыми числами, а их значения рациональными, обычно на диапазоне 0-1. В случае использования массива, данные должны быть представлены в виде массива массивов, в котором каждый вложенный массив должен первым элементом содержать класс, а все последующие элементы содержать пары "признак" => "значение".

weights

Необязательный набор весовых коэффициентов для разных классов, помогающие работать с несбалансированными обучающими наборами. К примеру, если у нас два класса, 1 и -1, и обучающих примеров для класса -1 сильно больше, то вес для -1 надо выставить равным 0.5. Вес должен быть в диапазон от 0 до 1.

Возвращаемые значения

Возвращает объект класса SVMModel. В случае возникновения ошибки выбрасывает SVMException