SVM::crossvalidate()函数—用法及示例

函数名：SVM::crossvalidate()

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

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

说明： SVM::crossvalidate()函数用于执行支持向量机（SVM）的交叉验证。交叉验证是一种通过将数据集分成多个子集进行训练和测试的技术，用于评估和选择模型的性能。该函数将问题（问题包含训练数据和标签）分成指定数量的折叠，然后对每个折叠进行训练和测试，最后返回平均测试准确率。

参数：

• problem：一个包含训练数据和标签的数组。训练数据是一个二维数组，每一行表示一个样本，每一列表示一个特征。标签是一个一维数组，表示每个样本的类别。示例：$problem = [[$feature1, $feature2, ...], [$feature1, $feature2, ...], ...], $labels = [$label1, $label2, ...]
• number_of_folds：将问题分成的折叠数量。通常使用10折交叉验证，即将数据集分成10个子集。
• parameters（可选）：一个包含SVM参数的数组。可以使用SVM::getOptions()函数获取所有可用参数及其默认值。示例：$parameters = ['svm_type' => SVM::C_SVC, 'kernel_type' => SVM::RBF, 'C' => 1.0, 'gamma' => 0.5]

返回值： 返回一个浮点数，表示交叉验证的平均测试准确率。

示例： <?php $problem = [[1, 1], [2, 2], [3, 3], [4, 4], [5, 5]]; // 训练数据 $labels = [-1, -1, 1, 1, 1]; // 标签

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

$accuracy = $svm->crossvalidate($problem, 10); // 执行交叉验证，将数据分成10个折叠

echo "平均测试准确率：" . $accuracy; ?> 以上示例中，我们首先创建了一个SVM对象，并使用train()函数对训练数据进行训练。然后使用crossvalidate()函数执行交叉验证，将数据分成10个折叠，并返回平均测试准确率。最后将结果输出到屏幕上。