(PECL svm >= 0.1.0)
はじめに
SVMModel は、訓練処理の結果です。 それは、以前は目に見えなかったデータを分類するために使用できます。
クラス概要
SVMModel {
public checkProbabilityModel ( ) : bool
public __construct
([ string $filename
] )
public getLabels ( ) : array
public getNrClass ( ) : int
public getSvmType ( ) : int
public getSvrProbability ( ) : float
public load
( string $filename
) : bool
public predict_probability
( array $data
) : float
public predict
( array $data
) : float
public save
( string $filename
) : bool
}
目次
- SVMModel::checkProbabilityModel — モデルが確率情報を持つ場合 TRUE を返す
- SVMModel::__construct — SVMModel を新規構築
- SVMModel::getLabels — モデルが訓練されたラベルを取得
- SVMModel::getNrClass — モデルが訓練されたクラスの個数を返す
- SVMModel::getSvmType — モデルが訓練された SVM の種類を取得
- SVMModel::getSvrProbability — 回帰モデルに対するσ（シグマ）値を取得
- SVMModel::load — 保管された SVM モデルを読み込み
- SVMModel::predict_probability — Return class probabilities for previous unseen data
- SVMModel::predict — Predict a value for previously unseen data
- SVMModel::save — モデルをファイルに保管
/* メソッド */