SVMModel::predict — Предсказать значение на основе новых данных

Назначение SVMModel::predict

SVMModel::predict: Предсказать значение на основе новых данных. Справочная сущность относится к разделу «svm». Используйте её, когда это краткое назначение совпадает с задачей приложения; фактическое поведение подтверждайте сигнатурой и проверочным сценарием ниже.

Чем отличается SVMModel::predict

Эта страница описывает член predict класса SVMModel, а не одноимённую процедурную функцию. В исходной сигнатуре зафиксированы модификаторы: public. Входной контракт: обязательные $data; объявленный результат — float.

Смысловое направление SVMModel::predict

Смысловое направление SVMModel::predict — «операция predict». В прикладном коде свяжите вызов SVMModel::predict с одним явно сформулированным результатом прикладного сценария. Контрольный набор для этой операции: проверьте штатное выполнение, граничное состояние и документированный отказ. Такой акцент отделяет SVMModel::predict от API с похожей сигнатурой, но противоположным действием или другим жизненным циклом.

Сигнатура SVMModel::predict

Структурная запись: public float SVMModel::predict(array $data). В ней 1 параметр: обязательные $data. Результат объявлен как float; перед переносом кода сопоставьте сигнатуру с версией PHP и составом расширений проекта.

Параметры SVMModel::predict

Порядок и роли аргументов по сигнатуре: 1. $data — array, обязателен. Для SVMModel::predict фиксируйте фактические типы входа в тесте и отдельно проверяйте значения на границе допустимого диапазона.

Контроль входных данных для SVMModel::predict

1) array $data — обязательный: разведите тесты для пустого набора, одного элемента и неоднородных значений.

Результат SVMModel::predict

SVMModel::predict объявляет результат типа float. Числовой результат SVMModel::predict имеет тип float. Не назначайте специальный смысл нулю или отрицательному значению, пока он не следует из документированного контракта.

Проверочный сценарий для SVMModel::predict

Подготовьте объект SVMModel в минимально допустимом состоянии. Сначала выполните контрольный вызов с обязательным набором array $data. Необязательных аргументов в этой сигнатуре нет, поэтому меняйте только состояние окружения. Для профиля «контракт PHP» важно зафиксировать предусловия вызова и не подавлять диагностические сообщения; негативный сценарий должен проверить штатный результат, граничный вход и документированный отказ.

Интеграция SVMModel::predict в проект

Храните подготовку SVMModel и вызов SVMModel::predict в одном понятном жизненном цикле; не скрывайте обязательное состояние объекта в глобальной переменной. Для профиля «контракт PHP» вынесите обработку отказа в одну ветку и добавьте к журналу имя операции, версию PHP и безопасные метаданные входа. Не применяйте оператор @: он скрывает диагностический сигнал, необходимый для разбора сбоя. Повторный вызов разрешайте только после явной проверки, что операция SVMModel::predict не создаёт нежелательный повторный эффект в вашем сценарии.

Диагностика SVMModel::predict

Сначала запишите точную сигнатуру public float SVMModel::predict(array $data) и фактические типы переданных значений. Затем проверьте состояние экземпляра SVMModel непосредственно перед методом SVMModel::predict. Если результат неожиданен, сравните его тип с float и воспроизведите вызов на минимальном входе без подавления предупреждений. После исправления повторите штатный и граничный сценарии, чтобы исключить маскировку ошибки случайным успешным результатом.

Границы применения

Для категории «контракт PHP» применяйте отдельный негативный тест: проверить штатный результат, граничный вход и документированный отказ. В production-коде важно зафиксировать предусловия вызова и не подавлять диагностические сообщения. Исходные предупреждения и примечания не копируются на эту страницу: перед решением, влияющим на совместимость или безопасность, сверяйте поведение в целевой версии PHP.

Когда выбирать SVMModel::predict

Выбор SVMModel::predict оправдан, когда одновременно выполнены три условия: 1) объект действительно относится к SVMModel; 2) сигнатура содержит 1 аргумент: обязательных 1, необязательных 0; 3) вызывающему коду нужен результат float и действие «операция predict». Для профиля «контракт PHP» до интеграции отдельно подтвердите применимость правила: «undefined». Если хотя бы один пункт не выполняется, сравните контракт с svm::train: у него другое назначение, владелец или набор входных данных.

Сравнение SVMModel::predict с соседними API

Для SVMModel::predict базовый ориентир: предсказать значение на основе новых данных; обязательные $data; результат float. Сопоставление с опубликованными соседями: svm::train: создать svmmodel на основе обучающих данных; вход — обязательные $problem; необязательные $weights; результат — SVMModel. SVMModel::predict_probability: возвращает вероятность класса для заданных данных; вход — обязательные $data; результат — float. SVMModel::getSvrProbability: получить величину сигмы для регрессионного типа; вход — аргументов нет; результат — float. Выбор делайте по различиям владельца, контракта и жизненного цикла, а не по сходству имени.

Версии и ограничения

SVMModel::predict сверена по закреплённой ревизии php/doc-ru. Перед обновлением PHP повторите тесты типов, предупреждений и граничных значений для этой сущности. Не переносите выводы между версиями без повторного запуска минимального воспроизводимого примера для SVMModel::predict.

Связанные материалы