次のパラメータを使用しています
vw -d train_output -f data.model --loss_function logistic
ロジスティック回帰を適用したいことを Vowpal Wabbit に理解させる正しい方法ですか?
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はい、問題ないようです。
注: ロジスティック回帰を使用してバイナリ分類問題を実行している場合、トレーニング サンプルのラベルは [0,1] ではなく [-1,1] にする必要があります。また、追加することもできます--binary。
1 'ham |f please read this mailing list issue ...
-1 'spam |f dear friend, buy our mortgage plan ...
その後、ロジスティック損失とヒンジ損失が正常に機能します。それ以外の場合、VW は警告をスローします (引数を忘れた場合、存在しない損失関数の引数を使用した場合、またはラベルが [-1,1] でない場合に通知されます)。
回帰の問題については、分位損失または二乗損失を参照してください。
見る：
https://github.com/JohnLangford/vowpal_wabbit/wiki/損失関数 https://github.com/JohnLangford/vowpal_wabbit/wiki/Command-line-arguments
于 2014-05-06T03:13:33.360 に答える