SVM::crossvalidate

(PECL svm >= 0.1.0)

SVM::crossvalidate — Тестування навчальних параметрів на підмножинах навчальних даних

Опис

public svm::crossvalidate(array $problem, int $number_of_folds): float

Перехресна перевірка може бути використана для перевірки ефективності поточного набору параметрів для підмножини навчальних даних. Задано набір даних з проблеми та кількість "згорток", що фактично означає на скільки підмножин ділити заданий набір, щоб у циклі навчатися на одному підмножині та тестуватися на іншому. В цілому точність буде нижчою, ніж при навчанні на повному наборі даних, але оцінка, що повертається, буде корисна для порівняння якості навчання з використанням різних параметрів.

Список параметрів

problem

Дані щодо проблеми. Можуть бути як масивом, так і посиланням на файл у форматі SVMLight або потік, що надає джерело даних у форматі SVMLight.

number_of_folds

Кількість підмножин, на які буде поділено загальний набір навчальних даних. Чим більше це число, тим коротшими і менш надійними будуть навчальні набори. Хороше число для початку – 5.

Значення, що повертаються

Відсоток коректної класифікації як числа в діапазоні від 0 до 1. У разі ядер NU_SVC та EPSILON_SVR буде повернуто середньоквадратичну помилку.

Дивіться також

• SVM::train() - Створити SVMModel на основі навчальних даних