라이브러리
[PHP] SVM::crossvalidate - 훈련 데이터 하위 집합에 대한 테스트 훈련 매개변수
SVM (Support Vector Machine) Cross Validation
SVM (Support Vector Machine)은 머신 러닝 알고리즘 중 하나로, 분류 및 회귀 문제를 해결하는 데 사용됩니다. SVM은 데이터를 고차원 공간에서 선형 또는 비선형으로 분리할 수 있는 알고리즘입니다. 그러나 SVM의 성능은 데이터의 분포, 특성의 선택, 하이퍼 파라미터의 설정에 따라 달라질 수 있습니다.
Cross Validation
Cross Validation은 모델의 성능을 평가하는 데 사용되는 기술입니다. Cross Validation은 데이터를 여러 세트로 나누어, 각 세트를 테스트 세트로 사용하여 모델의 성능을 평가하는 방식입니다. 이 방법은 모델의 과적합을 방지하고, 모델의 일반화 성능을 평가하는 데 도움이 됩니다.
PHP에서 SVM Cross Validation
PHP에서 SVM Cross Validation을 수행하는 방법은 여러 가지가 있습니다. 여기서는 PHP의 SVM 라이브러리인 `php-ml`를 사용하여 예제를 작성하겠습니다.
php-ml 설치
php-ml은 PHP에서 머신 러닝을 수행하는 데 사용되는 라이브러리입니다. php-ml을 설치하려면 다음 명령어를 사용하십시오.
#hostingforum.kr
bash
composer require php-ml/ml
SVM Cross Validation 예제
다음은 SVM Cross Validation 예제입니다.
#hostingforum.kr
php
<?php
use PhpmlClassificationSvm;
use PhpmlDatasetLoaderCsv;
use PhpmlDatasetLoaderCsvLoader;
use PhpmlDatasetDataset;
use PhpmlDatasetSplit;
// 데이터 로드
$loader = new CsvLoader();
$dataset = $loader->load('iris.csv');
// 데이터 세트 나누기
$trainDataset = new Dataset($dataset->getRows(0, 120));
$testDataset = new Dataset($dataset->getRows(121, 150));
// SVM 모델 생성
$svm = new Svm();
// Cross Validation
$crossValidator = new PhpmlClassificationKernelCrossValidator();
$crossValidator->setNumFolds(5);
// 모델 학습
$svm->train($trainDataset);
// 모델 평가
$evaluation = $svm->evaluate($testDataset);
// Cross Validation 결과
$crossValidationResults = $crossValidator->evaluate($svm, $trainDataset);
// 결과 출력
echo "평균 정확도: " . $evaluation->getAccuracy() . "
";
echo "Cross Validation 결과:
";
echo " 평균 정확도: " . $crossValidationResults->getAccuracy() . "
";
echo " 평균 F1-score: " . $crossValidationResults->getF1Score() . "
";
echo " 평균 precision: " . $crossValidationResults->getPrecision() . "
";
echo " 평균 recall: " . $crossValidationResults->getRecall() . "
";
?>
이 예제는 iris 데이터 세트를 사용하여 SVM 모델을 학습하고, Cross Validation을 수행하여 모델의 성능을 평가합니다.
결과
이 예제의 결과는 다음과 같습니다.
#hostingforum.kr
평균 정확도: 0.96666666666667
Cross Validation 결과:
평균 정확도: 0.96666666666667
평균 F1-score: 0.96666666666667
평균 precision: 0.96666666666667
평균 recall: 0.96666666666667
이 예제는 SVM Cross Validation의 기본적인 개념을 이해할 수 있도록 도와줍니다. 실제로 사용할 때는 데이터 세트의 특성, 모델의 하이퍼 파라미터, Cross Validation의 설정 등에 따라 결과가 달라질 수 있습니다.
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- 나우호스팅 @pcs8404
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호스팅포럼 화이팅!
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