라이브러리
[PHP] SVMModel::__construct - 새로운 SVMModel을 구성합니다.
SVMModel::__construct는 PHP의 머신러닝 라이브러리인 PHP-ML에서 사용되는 클래스입니다. 이 클래스는 Support Vector Machine (SVM) 모델을 생성하는 데 사용됩니다.
SVMModel::__construct의 역할
SVMModel::__construct는 SVM 모델을 초기화하는 데 사용됩니다. 이 클래스는 다음과 같은 역할을 수행합니다.
* SVM 모델의 파라미터를 설정합니다.
* SVM 모델의 알고리즘을 선택합니다.
* SVM 모델의 학습 데이터를 설정합니다.
SVMModel::__construct의 파라미터
SVMModel::__construct의 파라미터는 다음과 같습니다.
* `$kernel`: SVM 모델의 커널 함수를 지정합니다. 가능한 값은 'linear', 'poly', 'rbf', 'sigmoid' 등입니다.
* `$degree`: SVM 모델의 다항식 커널의 차수를 지정합니다.
* `$gamma`: SVM 모델의 가우시안 커널의 감마 값을 지정합니다.
* `$cost`: SVM 모델의 비용 함수를 지정합니다.
* `$shrinking`: SVM 모델의 축소 알고리즘을 사용할지 여부를 지정합니다.
* `$probability`: SVM 모델이 확률을 반환할지 여부를 지정합니다.
예제
다음은 SVMModel::__construct를 사용하는 예제입니다.
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php
require 'vendor/autoload.php';
use PhpmlClassificationSvm;
use PhpmlDatasetArrayDataset;
// 학습 데이터를 생성합니다.
$data = new ArrayDataset([
['age' => 20, 'income' => 50000, 'label' => 0],
['age' => 30, 'income' => 60000, 'label' => 0],
['age' => 40, 'income' => 70000, 'label' => 1],
['age' => 50, 'income' => 80000, 'label' => 1],
['age' => 60, 'income' => 90000, 'label' => 1],
]);
// SVM 모델을 생성합니다.
$svm = new Svm(new SvmKernel('rbf'));
// SVM 모델을 학습합니다.
$svm->train($data);
// 예측을 수행합니다.
$prediction = $svm->predict(['age' => 45, 'income' => 75000]);
// 결과를 출력합니다.
echo "예측 결과: " . $prediction . "
";
이 예제는 SVM 모델을 사용하여 데이터를 학습하고 예측을 수행하는 방법을 보여줍니다. SVM 모델의 파라미터는 커널 함수, 차수, 감마 값, 비용 함수, 축소 알고리즘, 확률 반환 여부 등입니다.
참고 자료
* PHP-ML:
* SVM:
* 머신러닝:
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- 나우호스팅 @pcs8404
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호스팅포럼 화이팅!
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