Тестирование обучающих параметров на подмножествах обучающих данных

# SVM::crossvalidate

(PECL svm >= 0.1.0)

SVM::crossvalidate — Тестирование обучающих параметров на подмножествах обучающих данных

### Описание

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

Перекрёстная проверка может быть использована для проверки эффективности текущего набора параметров для подмножествах обучающих данных. Заданы набор данных по проблеме и количество "свёрток", фактически означающее на сколько подмножеств делить заданный набор, чтобы в цикле обучаться на одном подмножестве и тестироваться на другом. В целом точность будет ниже, чем при обучении на полном наборе данных, но возвращаемая оценка будет полезна для сравнения качества обучения с использованием разных параметров.

### Список параметров

`problem`
  Данные по проблеме. Могут быть как массивом, так и ссылкой на файл в формате SVMLight или на поток, предоставляющий источник данных в формате SVMLight.
`number_of_folds`
  Количество подмножеств, на которые будет разделён общих набор обучающих данных. Чем больше это число, тем более короткими и менее надёжными будут обучающие наборы. Хорошее число для начала - 5.

### Возвращаемые значения

Процент корректной классификации в виде числа в диапазоне от 0 до 1. В случае ядер NU_SVC и EPSILON_SVR будет возвращена среднеквадратичная ошибка.

### Смотрите также

- SVM::train() - Создать SVMModel на основе обучающих данных

`↑` and `↓` to navigate • `Enter` to select • `Esc` to close • `/` to open