SVMModel::predict 함수는 SVM(Support Vector Machine) 알고리즘을 기반으로 분류 모델을 개발할 때 사용하는 함수입니다.
1. SVMModel::predict 함수는 입력으로 feature vector를 받으며, 이 입력은 모델이 학습한 데이터의 특징을 나타냅니다. 예를 들어, 이미지 분류 모델의 경우 입력으로 이미지의 픽셀 값을 받을 수 있습니다.
2. SVMModel::predict 함수는 SVM 알고리즘을 사용하여 예측을 수행합니다. SVM 알고리즘의 기본적인 원리는 다음과 같습니다. SVM은 데이터를 고차원 공간에 매핑하고, 매핑된 데이터를 선형 또는 비선형 분리 가능한 영역으로 구분하는 것입니다. 이 영역을 결정하는 선을 Support Vector라고 하며, 이 선에 가장 가까운 데이터 포인트를 Support Vector라고 합니다.
3. 예를 들어, SVMModel::predict 함수를 사용하여 binary classification을 수행할 때, 이 함수의 파라미터를 다음과 같이 설정할 수 있습니다.
- `SVMModel::predict` 함수에 입력으로 feature vector를 전달합니다.
- `SVMModel` 객체의 `kernel` 파라미터를 설정하여 SVM 알고리즘의 커널 함수를 선택합니다. 예를 들어, `linear` 커널 함수를 사용할 수 있습니다.
- `SVMModel` 객체의 `C` 파라미터를 설정하여 regularization 강도를 조절합니다. 예를 들어, `C=1`을 사용할 수 있습니다.
- `SVMModel` 객체의 `epsilon` 파라미터를 설정하여 허용 오차를 조절합니다. 예를 들어, `epsilon=0.1`을 사용할 수 있습니다.
예시 코드는 다음과 같습니다.
#hostingforum.kr
cpp
#include
#include
int main() {
// 데이터 로드
cv::Mat data = cv::imread("image.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
// SVM 모델 생성
cv::Ptr svm = cv::ml::SVM::create();
// SVM 모델 설정
svm->setType(cv::ml::SVM::C_SVC);
svm->setKernel(cv::ml::SVM::LINEAR);
svm->setC(1);
svm->setGamma(0.1);
svm->setNu(0.5);
svm->setP(0.1);
svm->setU(1);
// SVM 모델 학습
svm->train(data, cv::ml::ROW_SAMPLE, cv::Mat());
// SVM 모델 예측
cv::Mat result = svm->predict(data);
// 결과 출력
std::cout << "결과: " << result << std::endl;
return 0;
}
위의 예시 코드는 SVMModel::predict 함수를 사용하여 binary classification을 수행하는 예시입니다. 이 코드에서는 SVM 모델을 생성하고 설정한 후, 모델을 학습하고 예측을 수행합니다. 결과는 콘솔에 출력됩니다.
2025-07-15 06:13