SVM::getOptions 함수는 SVM 모델의 기본 옵션을 반환하는 함수입니다.
반환되는 옵션은 다음과 같습니다.
- 'Kernel': SVM 모델에서 사용하는 커널 함수의 종류를 지정합니다. 예를 들어, 'linear', 'poly', 'rbf', 'sigmoid' 등이 있습니다.
- 'Type': SVM 모델의 유형을 지정합니다. 예를 들어, 'C_SVC', 'nu_SVC', 'epsilon_SVR', 'nu_SVR' 등이 있습니다.
- 'Kappa': SVM 모델의 kappa 값을 지정합니다.
- 'BoxConstraint': SVM 모델의 box constraint 값을 지정합니다.
- 'KernelScale': SVM 모델의 커널 스케일 값을 지정합니다.
- 'CacheSize': SVM 모델의 캐시 크기를 지정합니다.
- 'Nu': SVM 모델의 nu 값을 지정합니다.
- 'Epsilon': SVM 모델의 epsilon 값을 지정합니다.
- 'P': SVM 모델의 p 값을 지정합니다.
- 'Shrinking': SVM 모델의 shrinking 값을 지정합니다.
이 옵션들은 문자열, 숫자, 배열 형태로 반환됩니다.
SVM 모델을 설정하고 학습하는 데 도움이 되도록, SVM::getOptions 함수를 사용하는 방법은 다음과 같습니다.
1. SVM 모델을 생성합니다.
2. SVM 모델의 옵션을 설정합니다. 예를 들어, 'Kernel' 옵션을 'rbf'로 설정합니다.
3. SVM 모델의 옵션을 가져옵니다. 예를 들어, SVM::getOptions 함수를 사용하여 옵션을 가져옵니다.
4. SVM 모델을 학습합니다.
예를 들어, 다음과 같이 SVM 모델을 설정하고 학습하는 방법을示します.
#hostingforum.kr
matlab
% SVM 모델을 생성합니다.
model = svmtrain([1 1; 2 2; 3 3], [1 2 3], '-t 2 -c 1 -g 0.1');
% SVM 모델의 옵션을 가져옵니다.
options = svmgetoptions(model);
% SVM 모델의 옵션을 설정합니다.
options.Kernel = 'rbf';
options.BoxConstraint = 1;
options.CacheSize = 1000;
% SVM 모델의 옵션을 업데이트 합니다.
svmsetoptions(model, options);
% SVM 모델을 학습합니다.
model = svmtrain([1 1; 2 2; 3 3], [1 2 3], model);
2025-04-23 23:37