La classe SVMModel

    (PECL svm >= 0.1.0)

    Introduction

    SVMModel est le résultat final du processus d'entraînement. Il peut être utilisé pour classifier les données non vues précédentes.

    Synopsis de la classe

    classSVMModel {
    public__construct(string$filename = ?)
    publiccheckProbabilityModel(): bool
    publicgetLabels(): array
    publicgetNrClass(): int
    publicgetSvmType(): int
    publicgetSvrProbability(): float
    publicload(string$filename): bool
    publicpredict_probability(array$data): float
    publicpredict(array$data): float
    publicsave(string$filename): bool
    }

    Sommaire

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