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Leonardo Lara Rodrigues
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<!-- EN-Revision: 1ca2d4af9471f44743281e6949cb53b8afcaefb8 Maintainer: leonardolara Status: ready --><!-- CREDITS: leonardolara -->
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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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O processo básico consiste em definir parâmetros, fornecer dados de treinamento para gerar um
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modelo e, em seguida, fazer previsões com base no modelo. Há um conjunto padrão
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de parâmetros que devem gerar resultados com praticamente qualquer entrada, então começaremos
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analisando os dados.
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</simpara>
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<simpara>
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Os dados são fornecidos em um arquivo, um fluxo ou como um array. Se fornecidos em
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um arquivo ou fluxo, devem conter uma linha por exemplo de treinamento, que deve
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ser formatado como uma classe inteira (geralmente 1 e -1) seguido por uma série de
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pares característica/valor, em ordem crescente de característica. As características são números inteiros,
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os valores são floats, geralmente em escala de 0 a 1. Por exemplo:
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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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Em um problema de classificação de documentos, digamos, um verificador de spam, cada linha representaria
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um documento. Haveria duas classes: -1 para spam e 1 para "ham".
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Cada característica representaria uma palavra, e o valor representaria a
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importância dessa palavra para o documento (talvez a contagem de frequência, com
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o total dimensionado para o comprimento da unidade). Características que fossem 0 (por exemplo, a palavra não
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aparecia no documento) simplesmente não seriam incluídas.
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</simpara>
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<simpara>
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No modo array, os dados devem ser passados como um array de arrays. Cada subarray
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deve ter a classe como primeiro elemento, e então conjuntos de chaves => valores para os
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pares de valores de características.
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</simpara>
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<simpara>
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Esses dados são passados para a função de treinamento da classe SVM, que retornará um
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modelo SVM bem-sucedido.
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</simpara>
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<simpara>
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Uma vez gerado, um modelo pode ser usado para fazer previsões sobre
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dados nunca antes vistos. Isso pode ser passado como um array para a função de previsão
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do modelo, no mesmo formato de antes, mas sem o rótulo.
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A resposta será a classe.
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</simpara>
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<simpara>
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Os modelos podem ser salvos e restaurados conforme necessário, usando as funções
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de salvar e carregar, que recebem um local de arquivo.
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</simpara>
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<para>
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<example>
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<title>Treinamento com 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>Treinamento com arquivo</title>
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<programlisting role="php">
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<![CDATA[
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<?php
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$svm = new SVM();
|
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$model = $svm->train("traindata.txt");
|
||
?>
|
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]]>
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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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End:
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vim: et tw=78 syn=sgml
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vi: ts=1 sw=1
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