Ejemplos

El proceso básico consiste en definir argumentos, someter datos de entrenamiento para la generación de un modelo y, posteriormente, realizar predicciones basadas en este modelo. Existe un conjunto predeterminado de argumentos que deberían proporcionar resultados con la mayoría de las entradas, por lo que se comenzará examinando estos datos.

Los datos se someten a través de un fichero, un flujo o un array. Si se proporcionan a través de un fichero o un flujo, deben contener una línea por ejemplo de entrenamiento, la cual debe estar formateada como una clase entera (generalmente 1 y -1), seguida de una serie de pares clave/característica en orden creciente de características. Las características son enteros y los valores son números de punto flotante en el rango 0-1. Por ejemplo:

-1 1:0.43 3:0.12 9284:0.2

En un problema de clasificación de documentos, por ejemplo, relacionado con el spam, cada línea debe representar un documento. Debe haber 2 clases, -1 para el spam y 1 para el ham. Cada característica representa palabras y los valores representan la importancia de estas palabras en el documento (por ejemplo, la frecuencia de aparición de estas palabras en el documento, con el total en el rango adecuado). Las características con valor 0 (es decir, la palabra no aparece en absoluto en el documento) simplemente no se incluirán.

En el modo array, los datos deben pasarse en forma de arrays de arrays. Cada subarray debe tener la clase como primer elemento, más pares clave => valor para las características/valor.

Estos datos se pasan a la función de entrenamiento de la clase SVM, que devolverá un modelo SVM en caso de éxito.

Una vez generado el modelo, puede utilizarse para realizar predicciones sobre datos no vistos previamente. Estos pueden pasarse en forma de array a la función de predicción del modelo, en el mismo formato que antes, pero sin la etiqueta. La respuesta será la clase.

Los modelos pueden guardarse y restaurarse según sea necesario, utilizando las funciones de guardado y carga, que toman como argumento la ruta al fichero correspondiente.

Ejemplo #1 Entrenamiento desde un array

<?php
$data
= array(
array(-
1, 1 => 0.43, 3 => 0.12, 9284 => 0.2),
array(
1, 1 => 0.22, 5 => 0.01, 94 => 0.11),
);

$svm = new SVM();
$model = $svm->train($data);

$data = array(1 => 0.43, 3 => 0.12, 9284 => 0.2);
$result = $model->predict($data);
var_dump($result);
$model->save('model.svm');
?>

El resultado del ejemplo sería algo similar a:

int(-1)

Ejemplo #2 Entrenamiento desde un fichero

<?php
$svm
= new SVM();
$model = $svm->train("traindata.txt");
?>

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razvan_bc at yahoo dot com
2 years ago
the example rated negative rated by the guy sign "6765419 at qq dot com" also works too!

<?php
$data
= array(
array(-
1, 1 =>170, 2 => 60),//-1 表示男生,key 1表示身高,key 2表示体重=Represents a boy, key 1 represents height, key 2 represents weight
array(-1, 1 =>180, 2 => 70),
array(
1, 1 => 160, 2 => 46),//1 表示女生,key 1表示身高,key 2表示体重=Represents a girl, key 1 represents height, key 2 represents weight
array(1, 1 => 155, 2 => 40),
);
$svm = new SVM();
$model = $svm->train($data);
$data = array( 1 => 165, 2 =>60);//测试数据 =Test Data
$result = $model->predict($data);
echo
var_dump($result);//echo var_export($result);
//return;
?>

so i got :

float(-1)
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razvan_bc at yahoo dot com
2 years ago
ok i did more tests..

getting the source
https://github.com/ianbarber/php-svm/blob/master/tests/002_predict.phpt modified ..
<?php
$svm
= new svmmodel();
//$result = $svm->load(dirname(__FILE__) . '/australian.model');
$result = $svm->load('australian.model');

if(
$result) {
$data = array(
"1" => 1,
2 => -0.731729,
3 => -0.886786,
4 => -1,
5 => 0.230769,
"6" => -0.25,
7 => -0.783509,
8 => 1,
9 => 1,
10 => "-0.820896",
11 => -1,
13 => -0.92,
"14" => "-1"
);
$result = $svm->predict($data);
if(
$result > 0) {
echo
"ok";
print_r($result);
} else {
echo
"predict failed: $result";
}
} else {
echo
"loading failed";
}
?>

with additional https://github.com/ianbarber/php-svm/blob/master/tests/australian.scale dropped inside the test folder where .php file is located i am able after running to get the result:
================================

ok1

so it's work
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razvan_bc at yahoo dot com
2 years ago
i forgot a detail!
the installation folders if you think to install it manually in windows xampp should be c:\xampp\php\lib\libsvm-3.1 (for the files i described in the first post) and extension in c:\xampp\php\ext (php_svm.dll)

works.good luck
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razvan_bc at yahoo dot com
2 years ago
from pecl.php.net i download svm php_svm-0.2.3-8.1-ts-vs16-x64.zip so i read in README.md ..

=====================================================
Data is supplied in either a file, a stream, or as an an array. If supplied in a file or a stream, it must contain one line per training example, which must be formatted as an integer class (usually 1 and -1) followed by a series of feature/value pairs, in increasing feature order. The features are integers, the values floats, usually scaled 0-1. For example:

-1 1:0.43 3:0.12 9284:0.2

=====================================================

so creating traindata.txt with the content -1 1:0.43 3:0.12 9284:0.2 leads me to use it in the second example:

<?php
$svm
= new SVM();
$model = $svm->train("traindata.txt");
$model->save('model2.svm');
?>

and running and editing the model2.svm i got the content:
-------------------------------------------------------------------
svm_type c_svc
kernel_type rbf
gamma 0.00010771219302024989
nr_class 1
total_sv 0
rho
label -1
nr_sv 0
SV
--------------------------------------------------------------------

so yes i think it's work, how i said i need to do more tests to get control with main functions to think to other more complicated
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razvan_bc at yahoo dot com
2 years ago
premises:php 8.1 ,windows 64
----------------------------------

install (for beginners)
--------
after i visit https://github.com/ianbarber/php-svm

and i got from url found on page(install script)
.. http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/cgi-bin/libsvm.cgi?+http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm+tar.gz

and manual install it:
1.php.ini
(after the main group extension=... about 12 pieces)
...
extension=svm
...

2.I put manually inside php a folder called libsvm-3.1 then i unzip there libsvm.dll , libsvmread.mexw64 ,libsvmwrite.mexw64 , svmpredict.mexw64 , svm-predict.exe, svm-scale.exe , svm-toy.exe , svmtrain.mexw64, svm-train.exe !

running
<?php

$data
= array(
array(-
1, 1 => 0.43, 3 => 0.12, 9284 => 0.2),
array(
1, 1 => 0.22, 5 => 0.01, 94 => 0.11),
);

$svm = new SVM();
$model = $svm->train($data);

$data = array(1 => 0.43, 3 => 0.12, 9284 => 0.2);
$result = $model->predict($data);
var_dump($result);
$model->save('model.svm');

?>

via server(apache ,php,mariadb;even custom or xampp) now i got results:
i got model.svm with the content
================================
svm_type c_svc
kernel_type rbf
gamma 0.00010771219302024989
nr_class 2
total_sv 2
rho 0
label 1 -1
nr_sv 1 1
SV
1 1:0.22 5:0.01 94:0.11
-1 1:0.43 3:0.12 9284:0.2
=================================

so i think is very cool ..for a startup.
i will look around phpt files from github to understand why in yesterday's tests i got errors with some function witch require 2 parameters and not one like in the manual
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