SVMModel::predict()函式—用法及示例

函式名稱：SVMModel::predict()

適用版本：PHP 5 >= 5.3.0, PHP 7

函式說明：SVMModel::predict()函式用於使用支援向量機模型進行預測。支援向量機（Support Vector Machine）是一種機器學習演算法，可用於分類和迴歸問題。

用法：

public float SVMModel::predict(array $data [, bool $returnDF = false])

引數：

• $data（必需）：包含待預測樣本特徵的陣列。陣列的每個元素表示一個樣本，每個樣本由特徵值組成。特徵值可以是數值型或者離散型。
• $returnDF（可選）：一個布林值，用於指定是否返回決策函式的值。預設為false，表示只返回預測結果。

返回值：

• 如果$returnDF引數為false，則返回預測結果的浮點數值。
• 如果$returnDF引數為true，則返回預測結果和決策函式的值的陣列。陣列的第一個元素是預測結果，第二個元素是決策函式的值。

示例：

// 建立SVM模型物件
$model = new SVMModel();

// 載入已訓練的模型
$model->load('model.svm');

// 待預測樣本特徵
$data = [
    [1.2, 3.4, 5.6],
    [0.1, 0.2, 0.3],
    [2.1, 1.5, 0.9]
];

// 進行預測
$result = $model->predict($data);

// 輸出預測結果
foreach ($result as $prediction) {
    echo "預測結果： " . $prediction[0] . "\n";
    echo "決策函式的值： " . $prediction[1] . "\n";
}

注意事項：

• 在呼叫SVMModel::predict()函式之前，需要先建立一個SVMModel物件，並載入已訓練好的模型。
• 待預測的樣本特徵需要以陣列的形式傳入，每個元素表示一個樣本，每個樣本由特徵值組成。
• 預測結果為一個浮點數值，表示樣本的預測類別。
• 如果需要獲取決策函式的值，可以將$returnDF引數設定為true，並透過返回的陣列獲取決策函式的值。決策函式的值可以用於評估預測結果的可信度。