SVM::setOptions
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# SVM::train

(PECL svm >= 0.1.0)

SVM::train — Crée un modèle SVMModel suivant les données d'entraînement

### Description

public SVMModel svm::train ( array `$problem` [, array `$weights` ] )

Entraîne une machine vectorielle basée sur les données d'entraînement fournies.

### Liste de paramètres

`problem`

  Le problème peut être fourni de 3 façons. Un tableau, où les données doivent commencer par le libellé de la classe (habituellement 1 ou -1), suivi par une série de données sous la forme de paires dimensions/données. Une URL vers un fichier contenant un problème SVM Light formaté, dont chaque ligne commence par un nouvel exemple d'entraînement, le début de chaque ligne contient la classe (1 ou -1) puis, une série de valeurs de données séparées par une tabulation sous la forme clé:valeur. Un flux ouvert pointant vers une source de données formatée comme dans le fichier ci-dessus.

`weights`

  Les poids sont des ensembles optionnels de paramètres de pondération pour les différentes classes, afin d'aider dans le comptage pour des jeux d'entraînement déséquilibrés. Par exemple, si les classes sont 1 et -1, et que -1 a plus d'exemples significatifs que le premier, le poids pour -1 pourrait être de 0.5. Les poids doivent être dans l'intervalle 0-1.

### Valeurs de retour

Retourne un modèle SVMModel qui peut être utilisé pour classificer les données précédemment non vues. Lance une exception SVMException si une erreur survient.

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