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<chapter xmlns="http://docbook.org/ns/docbook" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xml:id="svm.examples">
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&reftitle.examples;
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<simpara>
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El proceso básico consiste en definir argumentos, someter datos de entrenamiento para la generación de un modelo y,
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posteriormente, realizar predicciones basadas en este modelo. Existe un conjunto predeterminado de argumentos que
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deberían proporcionar resultados con la mayoría de las entradas, por lo que se comenzará examinando estos datos.
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</simpara>
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<simpara>
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Los datos se someten a través de un fichero, un flujo o un array. Si se proporcionan a través de un fichero o un
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flujo, deben contener una línea por ejemplo de entrenamiento, la cual debe estar formateada como una clase entera
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(generalmente 1 y -1), seguida de una serie de pares clave/característica en orden creciente de características. Las
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características son enteros y los valores son números de punto flotante en el rango 0-1. Por ejemplo:
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</simpara>
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<simpara>
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-1 1:0.43 3:0.12 9284:0.2
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</simpara>
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<simpara>
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En un problema de clasificación de documentos, por ejemplo, relacionado con el spam, cada línea debe representar un
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documento. Debe haber 2 clases, -1 para el spam y 1 para el ham. Cada característica representa palabras y los valores
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representan la importancia de estas palabras en el documento (por ejemplo, la frecuencia de aparición de estas
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palabras en el documento, con el total en el rango adecuado). Las características con valor 0 (es decir, la palabra no
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aparece en absoluto en el documento) simplemente no se incluirán.
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</simpara>
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<simpara>
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En el modo array, los datos deben pasarse en forma de arrays de arrays. Cada subarray debe tener la clase como primer
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elemento, más pares clave => valor para las características/valor.
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</simpara>
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<simpara>
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Estos datos se pasan a la función de entrenamiento de la clase SVM, que devolverá un modelo SVM en caso de éxito.
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</simpara>
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<simpara>
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Una vez generado el modelo, puede utilizarse para realizar predicciones sobre datos no vistos previamente. Estos
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pueden pasarse en forma de array a la función de predicción del modelo, en el mismo formato que antes, pero sin la
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etiqueta. La respuesta será la clase.
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</simpara>
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<simpara>
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Los modelos pueden guardarse y restaurarse según sea necesario, utilizando las funciones de guardado y carga, que
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toman como argumento la ruta al fichero correspondiente.
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</simpara>
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<para>
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<example>
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<title>Entrenamiento desde un array</title>
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<programlisting role="php">
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<![CDATA[
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<?php
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$data = array(
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array(-1, 1 => 0.43, 3 => 0.12, 9284 => 0.2),
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array(1, 1 => 0.22, 5 => 0.01, 94 => 0.11),
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);
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$svm = new SVM();
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$model = $svm->train($data);
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$data = array(1 => 0.43, 3 => 0.12, 9284 => 0.2);
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$result = $model->predict($data);
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var_dump($result);
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$model->save('model.svm');
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?>
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]]>
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</programlisting>
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&example.outputs.similar;
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<screen>
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<![CDATA[
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int(-1)
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]]>
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</screen>
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</example>
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|
<example>
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|
<title>Entrenamiento desde un fichero</title>
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<programlisting role="php">
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<![CDATA[
|
|
<?php
|
|
$svm = new SVM();
|
|
$model = $svm->train("traindata.txt");
|
|
?>
|
|
]]>
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</programlisting>
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|
</example>
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|
</para>
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</chapter>
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<!-- Keep this comment at the end of the file
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Local variables:
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