Vowpal Wabbit 多重 class class化预测概率
Vowpal Wabbit multiple class classification predict probabilities
我正在尝试使用 Vowpal Wabbit 解决多个 class化问题。
我有一个看起来像这样的训练文件：
1 |feature_space
2 |feature_space
3 |feature_space
作为输出，我想获得属于每个 class 的测试项目的概率，如下所示：
1: 0.13 2:0.57 3:0.30
想想 sklearn classifiers predict_proba 方法，例如。
我试过以下方法：
1) vw -oaa 3 train.file -f model.file --loss_function 后勤 --link 后勤
vw -p predict.file -t test.file -i model.file -raw_predictions = pred.txt
但 pred.txt 文件为空（不包含任何记录，但已创建）。 Predict.file 只包含最后的 class，没有概率。
2) vw - csoaa3 train.file -f model.file --link 后勤
我已经相应地修改了输入文件以适应 cs 格式。 csoaa 不接受 loss_function logistic 并显示以下错误消息："You are using a label not -1 or 1 with a loss function expecting that!"
如果与默认平方损失函数和类似的输出命令一起使用，我会得到 pred.txt 每个项目每个 class 的原始预测，例如：
2.33 1.67 0.55
我相信这是平方距离的结果。
有没有办法让 VW 输出 class 概率或以某种方式将这些距离转换为概率？
VW 版本 7.9.0 中存在错误并在 7.10.0 中修复，导致原始预测文件为空。
自November 2015以来，获得概率的最简单方法是使用--oaa=N --loss_function=logistic --probabilities -p probs.txt。 （或者，如果您需要标签相关的功能：--csoaa_ldf=mc --loss_function=logistic --probabilities -p probs.txt。）
我正在尝试使用 Vowpal Wabbit 解决多个 class化问题。
我有一个看起来像这样的训练文件：
1 |feature_space
2 |feature_space
3 |feature_space
作为输出，我想获得属于每个 class 的测试项目的概率，如下所示：
1: 0.13 2:0.57 3:0.30
想想 sklearn classifiers predict_proba 方法，例如。
我试过以下方法：
1) vw -oaa 3 train.file -f model.file --loss_function 后勤 --link 后勤 vw -p predict.file -t test.file -i model.file -raw_predictions = pred.txt
但 pred.txt 文件为空（不包含任何记录，但已创建）。 Predict.file 只包含最后的 class，没有概率。
2) vw - csoaa3 train.file -f model.file --link 后勤 我已经相应地修改了输入文件以适应 cs 格式。 csoaa 不接受 loss_function logistic 并显示以下错误消息："You are using a label not -1 or 1 with a loss function expecting that!"
如果与默认平方损失函数和类似的输出命令一起使用，我会得到 pred.txt 每个项目每个 class 的原始预测，例如：
2.33 1.67 0.55
我相信这是平方距离的结果。
有没有办法让 VW 输出 class 概率或以某种方式将这些距离转换为概率？
VW 版本 7.9.0 中存在错误并在 7.10.0 中修复，导致原始预测文件为空。
自November 2015以来，获得概率的最简单方法是使用--oaa=N --loss_function=logistic --probabilities -p probs.txt。 （或者，如果您需要标签相关的功能：--csoaa_ldf=mc --loss_function=logistic --probabilities -p probs.txt。）