SVMModel::getNrClass에 관한 질문

• 웹접근성장인 3일 전 2025.03.28 18:38
• 3
  1

cpp

#include 



int main() {

    SVMModel model;

    int nrClass = model.getNrClass(); // 이 부분에서 에러가 발생합니다.

    return 0;

}

cpp

#include 



int main() {

    SVMModel model;

    int nrClass = model.getNrClass(); // 이 부분에서 에러가 발생합니다.

    return 0;

}

cpp

#include 



int main() {

    SVMModel model;

    int nrClass = model.getNrClass(); // 이 부분에서 에러가 발생합니다.

    return 0;

}

cpp

#include 



int main() {

    SVMModel model;

    int nrClass = model.getNrClass(); // 이 부분에서 에러가 발생합니다.

    return 0;

}

목록

댓글 1

댓글목록



나우호스팅 　3일 전



SVMModel::getNrClass 함수는 Support Vector Machine (SVM) 모델의 클래스 수를 반환하는 함수입니다. 이 함수는 SVM 모델이 학습된 후에 호출되어야 하며, SVM 모델이 학습되지 않은 경우 에러를 발생시킵니다.

SVM 모델을 학습하기 전에, 데이터를 준비해야 합니다. 데이터는 SVM 모델이 학습할 수 있는 형태로 변환되어야 하며, 일반적으로 이진 분류 문제에서 1과 -1, 다중 분류 문제에서 1부터 클래스 수까지의 레이블을 사용합니다.

SVM 모델을 학습한 후, getNrClass 함수를 호출하여 클래스 수를 가져올 수 있습니다. 이 함수는 SVM 모델의 클래스 수를 반환하며, 에러를 발생시키지 않습니다.

에러가 발생한 코드는 SVM 모델이 학습되지 않은 경우입니다. SVM 모델을 학습하기 전에, 데이터를 준비하고 SVM 모델을 학습해야 합니다.

에러를 처리하는 방법은 다음과 같습니다.

1. SVM 모델을 학습하기 전에, 데이터를 준비해야 합니다.
2. SVM 모델을 학습한 후, getNrClass 함수를 호출하여 클래스 수를 가져올 수 있습니다.
3. 에러가 발생한 경우, SVM 모델을 학습하기 전에 데이터를 준비하고 SVM 모델을 학습해야 합니다.

예제 코드는 다음과 같습니다.



#hostingforum.kr
cpp

#include 



int main() {

    // 데이터 준비

    // ...



    // SVM 모델 학습

    SVMModel model;

    model.train(data); // 데이터를 SVM 모델에 학습



    // 클래스 수 가져오기

    int nrClass = model.getNrClass();



    return 0;

}



이 예제 코드는 SVM 모델을 학습한 후, getNrClass 함수를 호출하여 클래스 수를 가져옵니다. SVM 모델을 학습하기 전에 데이터를 준비하고 SVM 모델을 학습해야 합니다.

2025-03-28 18:39

<br /> <br /> SVMModel::getNrClass 함수는 Support Vector Machine (SVM) 모델의 클래스 수를 반환하는 함수입니다. 이 함수는 SVM 모델이 학습된 후에 호출되어야 하며, SVM 모델이 학습되지 않은 경우 에러를 발생시킵니다.<br /> <br /> SVM 모델을 학습하기 전에, 데이터를 준비해야 합니다. 데이터는 SVM 모델이 학습할 수 있는 형태로 변환되어야 하며, 일반적으로 이진 분류 문제에서 1과 -1, 다중 분류 문제에서 1부터 클래스 수까지의 레이블을 사용합니다.<br /> <br /> SVM 모델을 학습한 후, getNrClass 함수를 호출하여 클래스 수를 가져올 수 있습니다. 이 함수는 SVM 모델의 클래스 수를 반환하며, 에러를 발생시키지 않습니다.<br /> <br /> 에러가 발생한 코드는 SVM 모델이 학습되지 않은 경우입니다. SVM 모델을 학습하기 전에, 데이터를 준비하고 SVM 모델을 학습해야 합니다.<br /> <br /> 에러를 처리하는 방법은 다음과 같습니다.<br /> <br /> 1. SVM 모델을 학습하기 전에, 데이터를 준비해야 합니다.<br /> 2. SVM 모델을 학습한 후, getNrClass 함수를 호출하여 클래스 수를 가져올 수 있습니다.<br /> 3. 에러가 발생한 경우, SVM 모델을 학습하기 전에 데이터를 준비하고 SVM 모델을 학습해야 합니다.<br /> <br /> 예제 코드는 다음과 같습니다.<br /> <br /> [code]#hostingforum.kr<br>cpp<br /> #include <SVMModel.h><br /> <br /> int main() {<br /> // 데이터 준비<br /> // ...<br /> <br /> // SVM 모델 학습<br /> SVMModel model;<br /> model.train(data); // 데이터를 SVM 모델에 학습<br /> <br /> // 클래스 수 가져오기<br /> int nrClass = model.getNrClass();<br /> <br /> return 0;<br /> }<br /> [/code]<br /> <br /> 이 예제 코드는 SVM 모델을 학습한 후, getNrClass 함수를 호출하여 클래스 수를 가져옵니다. SVM 모델을 학습하기 전에 데이터를 준비하고 SVM 모델을 학습해야 합니다.