用于多标签分类的 Vowpal Wabbit 预测

Question

对不起，我确实觉得我忽略了一些非常明显的事情。

但怎么会发生以下情况：

$ cat myTrainFile.txt
1:1 |f 1:12 2:13
2:1 |f 3:23 4:234
3:1 |f 5:12 6:34

$ cat myTestFile.txt 
14:1 |f 1:12 2:13
14:1 |f 3:23 4:234
14:1 |f 5:12 6:34

$ vw --csoaa 3 -f myModel.model --compressed < myTrainFile.txt 
final_regressor = myModel.model
...
...

$ vw -t -i myModel.model -p myPred.pred < myTestFile.txt 
only testing
Num weight bits = 18
...
...

$ cat myPred.pred 
14.000000
14.000000
14.000000

所以测试文件与训练文件相同，但标签不同。 因此，我希望 vw 生成它从训练文件中学习到的原始标签，因为它完全忽略了测试文件中的标签。

但是，它似乎从测试文件中复制了标签？！？

显然，我在这里做错了什么……但是什么？

Answer 1

如果您在 --csoaa 中仅指定一个标签（即使在 -t 测试模式下），这意味着对于此示例只有该标签是“可用的”，因此无法预测其他标签。 这是与 --oaa 的另一个区别（您始终只指定正确的标签）。 见https://groups.yahoo.com/neo/groups/vowpal_wabbit/conversations/topics/2949。

如果所有标签对于任何测试示例都是“可用的”（可能），则您必须始终在每一行中包含所有标签。 使用 -t 如果您只想获得 --predictions （如果您不需要 vw 来计算测试损失），则不需要包括标签的成本。 所以你的 myTestFile.txt 应该是这样的：

1 2 3 |f 1:12 2:13
1 2 3 |f 3:23 4:234
1 2 3 |f 5:12 6:34

您的 myTrainFile.txt 应该如下所示：

1:0 2:1 3:1 |f 1:12 2:13
1:1 2:0 3:1 |f 3:23 4:234
1:1 2:1 3:0 |f 5:12 6:34

Answer 2

因此，为了完整起见，以下是它的工作原理：

$ cat myTrainFile.txt
1:1.0 |f 1:12 2:13
2:1.0 |f 3:23 4:234
3:1.0 |f 5:12 6:34

$ cat myTestFile.txt
1 2 3 |f 1:12 2:13
1 2 3 |f 3:23 4:234
1 2 3 |f 5:12 6:34

$ vw -t -i myModel.model -p myPred.pred < myTestFile.txt 
only testing
...

$ cat myPred.pred 
2.000000
1.000000
2.000000

因此，没有一个示例被正确分类可能有点令人惊讶，但这是另一个问题。

感谢@Martin Popel！