<?php
include_once $_SERVER['DOCUMENT_ROOT'] . '/include/shared-manual.inc';
$TOC = array();
$TOC_DEPRECATED = array();
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include_once dirname(__FILE__) ."/toc/class.svm.inc";
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    1 => 'PHP Manual',
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  array (
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  array (
    0 => 'svm.crossvalidate.php',
    1 => 'SVM::crossvalidate',
    2 => 'Test les param&egrave;tres d\'entra&icirc;nement sur les sous-jeux de donn&eacute;es d&rsquo;entra&icirc;nement',
  ),
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    1 => 'SVM',
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  array (
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    1 => 'SVM::__construct',
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  array (
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    1 => 'SVM::getOptions',
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  array (
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  array (
  ),
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$setup["toc"] = $TOC;
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$setup["parents"] = $PARENTS;
manual_setup($setup);

contributors($setup);

?>
<div id="svm.crossvalidate" class="refentry">
 <div class="refnamediv">
  <h1 class="refname">SVM::crossvalidate</h1>
  <p class="verinfo">(PECL svm &gt;= 0.1.0)</p><p class="refpurpose"><span class="refname">SVM::crossvalidate</span> &mdash; <span class="dc-title">Test les paramètres d&#039;entraînement sur les sous-jeux de données d’entraînement</span></p>

 </div>

 <div class="refsect1 description" id="refsect1-svm.crossvalidate-description">
  <h3 class="title">Description</h3>
  <div class="methodsynopsis dc-description">
   <span class="modifier">public</span> <span class="methodname"><strong>svm::crossvalidate</strong></span>(<span class="methodparam"><span class="type"><a href="language.types.array.php" class="type array">array</a></span> <code class="parameter">$problem</code></span>, <span class="methodparam"><span class="type"><a href="language.types.integer.php" class="type int">int</a></span> <code class="parameter">$number_of_folds</code></span>): <span class="type"><a href="language.types.float.php" class="type float">float</a></span></div>

  <p class="simpara">
   Peut être utilisé pour tester l&#039;effectivité du jeu de paramètres
   courant sur les sous-jeux des données d&#039;entraînement. En fournissant un
   problème ainsi que n &quot;plis&quot;, la fonction séparera le jeu du problème en
   n sous-jeux, et commence des entraînements successifs sur les sous-jeux.
   Bien que la précision soit généralement plus faible qu&#039;un SVM entraîné
   des jeux de données fournies, le score de précision retourné devrait être
   suffisamment utile pour être utilisé pour tester différents paramètres
   d&#039;entraînement.
  </p>

 </div>


 <div class="refsect1 parameters" id="refsect1-svm.crossvalidate-parameters">
  <h3 class="title">Liste de paramètres</h3>
  <dl>
   
    <dt><code class="parameter">problem</code></dt>
    <dd>
     <span class="simpara">
      Les données du problème. Peut être sous la forme d&#039;un tableau, d&#039;une URL
      vers un fichier SVMLight, ou d&#039;un flux vers une ressource de données
      SVMLight ouverte.
     </span>
    </dd>
   
   
    <dt><code class="parameter">number_of_folds</code></dt>
    <dd>
     <span class="simpara">
      Le nombre de jeux dans lequel les données doivent être divisées
      et testées. Un nombre élevé signifie que les jeux d&#039;entraînement seront
      plus petits et moins fiables. 5 est un bon début.
     </span>
    </dd>
   
  </dl>
 </div>


 <div class="refsect1 returnvalues" id="refsect1-svm.crossvalidate-returnvalues">
  <h3 class="title">Valeurs de retour</h3>
  <p class="simpara">
   Le pourcentage correct, exprimé sous la forme d&#039;un nombre à virgule
   flottante dans l&#039;intervalle 0-1. Dans le cas d&#039;un noyau NU_SVC ou
   EPSILON_SVR, l&#039;erreur quadratique moyenne sera retournée.
  </p>
 </div>


 <div class="refsect1 seealso" id="refsect1-svm.crossvalidate-seealso">
  <h3 class="title">Voir aussi</h3>
  <ul class="simplelist">
   <li><span class="methodname"><a href="svm.train.php" class="methodname" rel="rdfs-seeAlso">SVM::train()</a> - Cr&eacute;e un mod&egrave;le SVMModel suivant les donn&eacute;es d'entra&icirc;nement</span></li>
  </ul>
 </div>


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