<?php
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    1 => 'PHP Manual',
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    1 => 'es',
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    1 => 'SVM::train',
    2 => 'Crea un modelo SVMModel basado en los datos de entrenamiento',
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    1 => 'SVM',
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    0 => 'svm.setoptions.php',
    1 => 'SVM::setOptions',
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    1 => 'SVMModel',
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contributors($setup);

?>
<div id="svm.train" class="refentry">
 <div class="refnamediv">
  <h1 class="refname">SVM::train</h1>
  <p class="verinfo">(PECL svm &gt;= 0.1.0)</p><p class="refpurpose"><span class="refname">SVM::train</span> &mdash; <span class="dc-title">Crea un modelo SVMModel basado en los datos de entrenamiento</span></p>

 </div>

 <div class="refsect1 description" id="refsect1-svm.train-description">
  <h3 class="title">Descripción</h3>
  <div class="methodsynopsis dc-description">
   <span class="modifier">public</span> <span class="methodname"><strong>svm::train</strong></span>(<span class="methodparam"><span class="type"><a href="language.types.array.php" class="type array">array</a></span> <code class="parameter">$problem</code></span>, <span class="methodparam"><span class="type"><a href="language.types.array.php" class="type array">array</a></span> <code class="parameter">$weights</code><span class="initializer"> = ?</span></span>): <span class="type"><a href="class.svmmodel.php" class="type SVMModel">SVMModel</a></span></div>

  <p class="simpara">
   Entrena una máquina vectorial basada en los datos de entrenamiento
   proporcionados.
  </p>

 </div>


 <div class="refsect1 parameters" id="refsect1-svm.train-parameters">
  <h3 class="title">Parámetros</h3>
  <dl>
   
    <dt><code class="parameter">problem</code></dt>
    <dd>
     <span class="simpara">
      El problema puede ser proporcionado de 3 maneras. Un array, donde las
      datos deben comenzar por la etiqueta de la clase (habitualmente
      1 o -1), seguido por una serie de datos en forma de pares
      dimensión/dato. Una URL hacia un archivo que contiene un problema
      en formato SVM Light, donde cada línea comienza con un nuevo ejemplo
      de entrenamiento, el inicio de cada línea contiene la clase (1 o -1)
      seguido de una serie de valores de datos separados por una tabulación
      en forma clave:valor. Un flujo abierto que apunta hacia una fuente
      de datos formateada como en el archivo anterior.
     </span>
    </dd>
   
   
    <dt><code class="parameter">weights</code></dt>
    <dd>
     <span class="simpara">
      Los pesos son conjuntos opcionales de parámetros de ponderación para
      las diferentes clases, para ayudar en el conteo para conjuntos de
      entrenamiento desequilibrados. Por ejemplo, si las clases son 1 y -1, y
      que -1 tiene más ejemplos significativos que el primero, el peso para -1
      podría ser de 0.5. Los pesos deben estar en el intervalo 0-1.
     </span>
    </dd>
   
  </dl>
 </div>


 <div class="refsect1 returnvalues" id="refsect1-svm.train-returnvalues">
  <h3 class="title">Valores devueltos</h3>
  <p class="simpara">
   Devuelve un modelo SVMModel que puede ser utilizado para clasificar
   datos previamente no vistos.
   Lanza una excepción SVMException si ocurre un error.
  </p>
 </div>


</div><?php manual_footer($setup); ?>