SVM::crossvalidate()函式—用法及示例

函式名：SVM::crossvalidate()

適用版本：PHP >= 5.3.0, SVM extension >= 0.1.0

用法： SVM::crossvalidate ( array $problem , int $number_of_folds [, array $parameters ] ) : float

說明： SVM::crossvalidate()函式用於執行支援向量機（SVM）的交叉驗證。交叉驗證是一種透過將資料集分成多個子集進行訓練和測試的技術，用於評估和選擇模型的效能。該函式將問題（問題包含訓練資料和標籤）分成指定數量的摺疊，然後對每個摺疊進行訓練和測試，最後返回平均測試準確率。

引數：

• problem：一個包含訓練資料和標籤的陣列。訓練資料是一個二維陣列，每一行表示一個樣本，每一列表示一個特徵。標籤是一個一維陣列，表示每個樣本的類別。示例：$problem = [[$feature1, $feature2, ...], [$feature1, $feature2, ...], ...], $labels = [$label1, $label2, ...]
• number_of_folds：將問題分成的摺疊數量。通常使用10折交叉驗證，即將資料集分成10個子集。
• parameters（可選）：一個包含SVM引數的陣列。可以使用SVM::getOptions()函式獲取所有可用引數及其預設值。示例：$parameters = ['svm_type' => SVM::C_SVC, 'kernel_type' => SVM::RBF, 'C' => 1.0, 'gamma' => 0.5]

返回值： 返回一個浮點數，表示交叉驗證的平均測試準確率。

示例： <?php $problem = [[1, 1], [2, 2], [3, 3], [4, 4], [5, 5]]; // 訓練資料 $labels = [-1, -1, 1, 1, 1]; // 標籤

$svm = new SVM(); $svm->train($problem, $labels);

$accuracy = $svm->crossvalidate($problem, 10); // 執行交叉驗證，將資料分成10個摺疊

echo "平均測試準確率：" . $accuracy; ?> 以上示例中，我們首先建立了一個SVM物件，並使用train()函式對訓練資料進行訓練。然後使用crossvalidate()函式執行交叉驗證，將資料分成10個摺疊，並返回平均測試準確率。最後將結果輸出到螢幕上。