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i.e. → c.-à-d., e.g. → p. ex., accents sur majuscules (À, É, Ç), ligatures (cœur, sœur, nœud, œuvre, manœuvres), accords genre/nombre, conjugaisons, typos (verrouillage, milliseconde, aléatoire), etc.
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<!-- $Revision$ -->
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<!-- EN-Revision: 1ca2d4af9471f44743281e6949cb53b8afcaefb8 Maintainer: yannick Status: ready -->
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<!-- Reviewed: no -->
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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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Le processus basique consiste à définir des paramètres, soumettre des données
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d'entraînement pour la génération d'un modèle, puis, faire des prédictions basées
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sur ce modèle. Il y a un jeu par défaut de paramètres qui doivent donner des
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résultats avec la plupart des entrées, aussi, nous allons commencer par
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regarder du côté de ces données.
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</simpara>
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<simpara>
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Les données sont soumises via un fichier, un flux ou un tableau. Si elles
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sont fournies via un fichier ou un flux, elles doivent contenir une ligne
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par exemple d’entraînement, ligne devant être formatée sous la forme d'une
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classe entière (habituellement 1 et -1), suivi par une série de paires
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clés/fonctionnalités, dans un ordre croissant des fonctionnalités. Les
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fonctionnalités sont des entiers, et les valeurs, des nombres à virgule
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flottante dans l'intervalle 0-1. Par exemple :
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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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Dans un problème de classification de document, par exemple concernant le
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spam, chaque ligne doit représenter un document. Il doit y avoir 2 classes,
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-1 pour les spam, 1 pour les ham. Chaque fonctionnalité représente des mots,
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et les valeurs représentent l'importance de ces mots dans le document (par
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exemple la fréquence de rencontre de ces mots dans le document, avec le total
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dans le bon intervalle). Les fonctionnalités présentant la valeur 0 (c.-à-d.
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le mot n'apparaît pas du tout dans le document) ne seront tout simplement
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pas incluses.
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</simpara>
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<simpara>
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En mode tableau, les données doivent être passées sous la forme de tableaux
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de tableaux. Chaque sous-tableau doit avoir la classe comme premier élément,
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plus, clés => jeux de valeurs pour les paires de fonctionnalité/valeur.
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</simpara>
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<simpara>
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Ces données sont passées à la fonction d’entraînement de la classe SVM,
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qui retournera un modèle SVM en cas de succès.
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</simpara>
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<simpara>
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Une fois le modèle généré, il peut être utilisé pour faire des prédictions
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sur les données précédentes non vues. Elles peuvent être passées sous forme
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de tableau à la fonction de prédiction du modèle, dans le même format que
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précédemment, mais sans le libellé. La réponse sera la classe.
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</simpara>
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<simpara>
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Les modèles peuvent être sauvegardés et restaurés à la demande, en utilisant
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les fonctions de sauvegarde et de chargement, qui prennent toutes les 2 comme
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argument le chemin vers le fichier correspondant.
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</simpara>
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<para>
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<example>
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<title>Entraînement depuis un tableau</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),
|
||
array(1, 1 => 0.22, 5 => 0.01, 94 => 0.11),
|
||
);
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||
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||
$svm = new SVM();
|
||
$model = $svm->train($data);
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||
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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>Entraînement depuis un fichier</title>
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<programlisting role="php">
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<![CDATA[
|
||
<?php
|
||
$svm = new SVM();
|
||
$model = $svm->train("traindata.txt");
|
||
?>
|
||
]]>
|
||
</programlisting>
|
||
</example>
|
||
</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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mode: sgml
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sgml-minimize-attributes:nil
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End:
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vim600: syn=xml fen fdm=syntax fdl=2 si
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vim: et tw=78 syn=sgml
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vi: ts=1 sw=1
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