라이브러리
[PHP] SVM::train - 학습 데이터를 기반으로 SVMModel 생성
SVM (Support Vector Machine) 이란?
SVM (Support Vector Machine)은 분류 및 회귀 문제를 해결하기 위한 머신 러닝 알고리즘 중 하나입니다. SVM은 데이터를 고차원 공간에서 선형 또는 비선형으로 분리하는 것을 목표로 합니다. SVM은 데이터의 특징을 추출하고, 이 특징을 기반으로 데이터를 분류하거나 회귀 모델을 생성하는 데 사용됩니다.
PHP에서 SVM 사용하기
PHP에서 SVM을 사용하기 위해서는 PHP의 SVM 라이브러리를 사용해야 합니다. PHP의 SVM 라이브러리는 PHP-GDL (GNU Data Language) 라이브러리를 기반으로 합니다. PHP-GDL은 PHP에서 GDL (GNU Data Language) 언어를 실행할 수 있는 라이브러리입니다.
SVM::train 함수
SVM::train 함수는 SVM 모델을 훈련시키기 위한 함수입니다. 이 함수는 데이터를 입력받아 SVM 모델을 생성하고, 모델을 훈련시킵니다. SVM::train 함수의 매개변수는 다음과 같습니다.
* `$data`: 훈련 데이터
* `$target`: 목표 변수
* `$kernel`: SVM 모델의 커널 함수 (default: linear)
* `$C`: SVM 모델의 regularization 파라미터 (default: 1)
* `$epsilon`: SVM 모델의 에psilon 값 (default: 0.1)
예제
다음 예제는 PHP에서 SVM 모델을 훈련시키는 예제입니다.
#hostingforum.kr
php
<?php
// 데이터를 생성합니다.
$data = array(
array(1, 2, 3),
array(4, 5, 6),
array(7, 8, 9),
array(10, 11, 12),
array(13, 14, 15)
);
// 목표 변수를 생성합니다.
$target = array(0, 0, 0, 1, 1);
// SVM 모델을 훈련시킵니다.
$svm = new SVM();
$svm->train($data, $target);
// SVM 모델을 사용하여 데이터를 분류합니다.
$prediction = $svm->predict($data);
// 결과를 출력합니다.
print_r($prediction);
?>
이 예제에서는 3차원 데이터를 생성하고, SVM 모델을 훈련시키고, 훈련된 모델을 사용하여 데이터를 분류합니다. 결과는 다음과 같습니다.
#hostingforum.kr
php
Array
(
[0] => 0
[1] => 0
[2] => 0
[3] => 1
[4] => 1
)
이 예제는 SVM 모델을 훈련시키는 기본적인 예제입니다. 실제로 사용할 때는 데이터를 더 복잡하게 만들고, SVM 모델의 파라미터를 조정하여 더 좋은 결과를 얻을 수 있습니다.
참고
* PHP-GDL 라이브러리는 PHP 5.3 이상에서만 작동합니다.
* SVM 모델의 파라미터를 조정하는 방법은 다음과 같습니다.
* 커널 함수: `SVM::setKernel($kernel)` 함수를 사용하여 커널 함수를 설정합니다. 예를 들어, `SVM::setKernel('rbf')` 함수를 사용하여 RBF 커널 함수를 설정합니다.
* regularization 파라미터: `SVM::setC($C)` 함수를 사용하여 regularization 파라미터를 설정합니다. 예를 들어, `SVM::setC(10)` 함수를 사용하여 regularization 파라미터를 10으로 설정합니다.
* 에psilon 값: `SVM::setEpsilon($epsilon)` 함수를 사용하여 에psilon 값을 설정합니다. 예를 들어, `SVM::setEpsilon(0.01)` 함수를 사용하여 에psilon 값을 0.01로 설정합니다.
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- 나우호스팅 @pcs8404
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호스팅포럼 화이팅!
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