[函数]SVMModel::predict_probability()函数—用法及示例

函数名称: SVMModel::predict_probability()

函数描述: 该函数用于预测给定输入向量的类别概率。

适用版本: PHP 7.0.0 及以上版本

用法: SVMModel::predict_probability(array $features): float

参数:

• $features: 一个包含输入向量特征的数组，每个元素代表一个特征的值。

返回值:

• 一个浮点数，表示预测的类别概率。

示例:

// 创建一个SVM模型对象
$model = new SVMModel();

// 加载训练好的模型文件
$model->load('model.svm');

// 定义输入向量的特征
$features = [0.5, 0.3, 0.2];

// 预测输入向量的类别概率
$probability = $model->predict_probability($features);

// 打印预测结果
echo "类别概率: " . $probability;

注意事项:

• 在调用该函数前，需要先创建一个SVMModel对象，并加载训练好的模型文件。
• 输入向量的特征需要按照训练模型时的特征顺序进行排列。
• 返回的类别概率值在0到1之间，表示输入向量属于各个类别的概率分布。
• 请确保安装了SVM扩展，并且已经加载了该扩展，否则该函数将无法使用。