最近、分類に Vowpal Wabbit を使用していますが、readable_model について質問があります。
これが私のコマンドです: vw --quiet --save_resume --compressed aeroplane.txt.gzip --loss_function=hinge --readable_model aeroplane.txt
そして、以下のような読み取り可能なモデル ファイル:
Version 7.7.0
Min label:-1.000000
Max label:1.000000
bits:18
0 pairs:
0 triples:
rank:0
lda:0
0 ngram:
0 skip:
options:
:1
initial_t 0.000000
norm normalizer 116869.664062
t 3984.000051
sum_loss 2400.032932
sum_loss_since_last_dump 2400.032932
dump_interval 1.000000
min_label -1.000000
max_label 1.000000
weighted_examples 3984.000051
weighted_labels 0.000051
weighted_unlabeled_examples 0.000000
example_number 2111
total_features 1917412
0:4.879771 0.004405 0.007933
1:5.268138 0.017729 0.020223
2:0.464031 0.001313 0.007443
3:3.158707 0.083495 0.029674
4:-22.006199 0.000721 0.004386
5:7.686290 0.018617 0.011562
......
1023:0.363004 0.022025 0.020973
116060:0.059659 2122.647461 1.000000
各例に 1024 の機能があり、i 機能の機能名として i-1 を使用します。私の質問は次のとおりです。各フィーチャに対して 3 つの重みを取得するのはなぜですか? 重さは1つだけじゃないの？私はMLの初心者で、かなり混乱しています。