virtual bool SVM::trainAuto(InputArray samples, int layout, InputArray responses, int kFold = 10, Ptr<ParamGrid> Cgrid = SVM::getDefaultGridPtr(SVM::C), Ptr<ParamGrid> gammaGrid = SVM::getDefaultGridPtr(SVM::GAMMA), Ptr<ParamGrid> pGrid = SVM::getDefaultGridPtr(SVM::P), Ptr<ParamGrid> nuGrid = SVM::getDefaultGridPtr(SVM::NU), Ptr<ParamGrid> coeffGrid = SVM::getDefaultGridPtr(SVM::COEF), Ptr<ParamGrid> degreeGrid = SVM::getDefaultGridPtr(SVM::DEGREE), bool balanced = false) |
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• samples |
훈련 데이터 행렬 |
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• layout |
훈련 데이터 배치 방법. ROW_SAMPLE 또는 COL_SAMPLE를 지정합니다. |
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• responses |
각 훈련 데이터에 대응되는 응답 벡터 |
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• kFold |
교차 검증을 위한 부분 집합 개수 |
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• Cgrid |
C 탐색 범위 |
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• gammaGrid |
gamma 탐색 범위 |
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• pGrid |
p 탐색 범위 |
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• nuGrid |
nu 탐색 범위 |
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• coeffGrid |
coeff 탐색 범위 |
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• degreeGrid |
degree 탐색 범위 |
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• balanced |
이 값이 true이고 두 클래스 분류 문제인 경우, 전체 훈련 데이터 비율을 고려하여 좀 더 균형잡힌 교차 검증 부분 집합을 생성합니다. |
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• 반환값 |
정상적으로 학습이 완료되면 true를 반환합니다. |