라이브러리
[PHP] SVM::setOptions - 훈련 매개변수 설정
SVM::setOptions
SVM (Support Vector Machine) 은 머신러닝 알고리즘 중 하나로, 데이터를 분류하거나 regression 문제를 해결하는 데 사용됩니다. PHP 의 SVM 라이브러리는 SVM 알고리즘을 사용하여 데이터를 분류하거나 regression 문제를 해결할 수 있도록 도와줍니다.
SVM::setOptions 메서드는 SVM 알고리즘의 옵션을 설정하는 데 사용됩니다. 이 메서드는 SVM 알고리즘의 성능을 향상시키기 위해 다양한 옵션을 설정할 수 있습니다.
옵션 설정
SVM::setOptions 메서드는 다음과 같은 옵션을 설정할 수 있습니다.
- `kernel`: SVM 알고리즘의 커널 함수를 설정합니다. 커널 함수는 데이터를 분류하거나 regression 문제를 해결하는 데 사용됩니다.
- `degree`: 커널 함수의 차수를 설정합니다.
- `gamma`: 커널 함수의 감마 값을 설정합니다.
- `cost`: SVM 알고리즘의 비용 함수를 설정합니다.
- `p`: SVM 알고리즘의 p 값을 설정합니다.
예제
다음 예제는 SVM::setOptions 메서드를 사용하여 SVM 알고리즘의 옵션을 설정하는 방법을 보여줍니다.
#hostingforum.kr
php
// SVM 라이브러리 로드
require_once 'SVM.php';
// 데이터 로드
$data = array(
array(1, 2, 3),
array(4, 5, 6),
array(7, 8, 9),
array(10, 11, 12),
array(13, 14, 15)
);
// SVM 객체 생성
$svm = new SVM();
// 옵션 설정
$svm->setOptions(array(
'kernel' => 'rbf', // 커널 함수 설정
'degree' => 3, // 커널 함수의 차수 설정
'gamma' => 0.1, // 커널 함수의 감마 값 설정
'cost' => 1, // SVM 알고리즘의 비용 함수 설정
'p' => 0.1 // SVM 알고리즘의 p 값 설정
));
// SVM 알고리즘 실행
$svm->train($data);
// 결과 출력
echo $svm->predict(array(16, 17, 18));
결과
이 예제는 SVM 알고리즘의 옵션을 설정하는 방법을 보여줍니다. SVM 알고리즘의 옵션을 설정하면 SVM 알고리즘의 성능을 향상시킬 수 있습니다.
참고
- SVM 알고리즘의 옵션은 데이터의 특성과 문제의 종류에 따라 달라질 수 있습니다.
- SVM 알고리즘의 옵션을 설정할 때, 데이터의 특성과 문제의 종류를 고려하여 옵션을 설정해야 합니다.
- SVM 알고리즘의 옵션을 설정하는 방법은 다양한 방법이 있습니다. 예를 들어, 커널 함수를 설정하는 방법은 여러 가지가 있습니다. 커널 함수를 설정할 때, 데이터의 특성과 문제의 종류를 고려하여 커널 함수를 설정해야 합니다.
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- 나우호스팅 @pcs8404
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호스팅포럼 화이팅!
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