使用 Vowpal Wabbit 时计算 AUC
无论如何可以在 Vowpal Wabbit 中计算 AUC 吗? 我使用 Vowpal Wabbit 的原因之一是数据文件很大.我可以使用 Vowpal Wabbit 的输出计算 Vowpal Wabbit 环境之外的 AUC，但如果数据文件很大，这可能会出现问题. 解决方案 目前，大众无法报告 AUC.更糟糕的是，它不能直接针对 AUC 进行优化.优化 AUC 与在线学习不兼容，但
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与 Vowpal Wabbit Contextual Bandit 训练数据格式的混淆
我是 Vowpal Wabbit 的新手，正在研究多臂老虎机模型，为注册弹出窗口推荐不同的 CTA.我已经在主站点上完成了演练，但是对于 --cb_explore_adf 版本的训练数据应该是什么样子，我有点困惑.到目前为止，对于常规版本(带有设置的操作总数)，数据如下所示: action:cost:probability |特征 这是有道理的，但是当你使用 adf 版本时，它变成了: |a
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如何在vowpal wabbit中计算LDA模型的对数似然
我是典型的常规R用户.在 R 中有非常有用的 lda.collapsed.gibbs.sampler 在
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Vowpal Wabbit:处于--daemon模式时，获取可读模型
我正在尝试以--daemon模式将数据流传输到vw，并希望最后获得每个变量的系数值. 因此，我希望vda在--daemon模式下执行以下任一操作: -给我发回我发送的每一行数据的系数的当前值. -以“-可读模型"格式编写结果模型. 我知道关于虚拟示例技巧save_namemodel | ...，该技巧可以将vw设为守护程序模式以将模型保存到给定的文件中，但这还不够，因为我无法访问该文件中的系
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如何在vowpal wabbit中重新训练文件序列模型
我正在尝试对一组文件(截至目前大约10个)运行vowpal wabbit.我的实验如下: 将第一个火车文件转换为VW格式 使用第一个训练文件训练大众汽车模型并存储模型. 使用存储的模型验证测试文件的准确性 现在获取第二个文件，将其转换为VW格式，并使用第二个文件重新训练步骤2中存储的模型，并存储更新的模型 在重新训练的模型上验证测试文件并报告准确性. 使用f
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解释Vowpal Wabbit的基本输出
我对简单的大众汽车的输出有几个疑问.我已经阅读了互联网和Wiki网站，但是仍然不确定一些基本知识. 我对波士顿住房数据进行了以下操作: vw -d housing.vm --progress 1 其中的housing.vm文件设置为(部分): 和输出(部分): 问题1: 1)按照以下步骤考虑平均损失列是否正确: a)预测为零，因此第一个平均损失是第一个示例的
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解释Vowpal Wabbit结果:为什么在某些行的后面加上"h"?
下面是训练我的大众模型的日志的一部分. 为什么这些行中的某些后跟h?您会注意到最后总结中的“平均损失"行是正确的.我不确定这是什么意思，还是我应该在意. ... average since example example current current current loss last counter
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如何使用vowpal wabbit进行在线预测(流模式)
我正在尝试将Vowpal Wabbit用于具有154种不同类别标签的一项多类别分类任务，如下所示: 训练有素的大众模型，包含大量数据. 使用一个专用测试集测试了模型. 在这种情况下，我能够达到> 80％的结果，这很好.但是我目前正在研究的问题是: 我必须复制实时预测方案.在这种情况下，我必须一次传递一个数据点(即文本行)，以便模型可以预测值和输出. 我尝试了所有我知道但失
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Vowpal Wabbit-如何从测试样本的上下文强盗模型中获得预测概率
给定一个训练有素的上下文盗贼模型，我该如何检索测试样本上的预测向量? 例如，假设我有一个名为"train.dat"的火车，其中包含以下格式的行 1:-1:0.3 | a b c # 2:2:0.3 | a d d 3:-1:0.3 | a b e .... 我在命令下运行. vw -d train
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适用于Vowpal Wabbit的Java API?
我正在尝试通过Java使用 Vowpal Wabbit .我已经从GitHub下载并成功编译了代码.命令行工具可以正常工作. 快速浏览存储库(尤其是此处)之后，我只能假设已经可以通过Java使用它了，而我真的不想重新发明轮子. 围绕Vowpal Wabbit的包装器，允许通过Java使用.该包装器设计为自包含的.因为 关于JNI的使用，此JAR支持许多平台. 我已经添加了Maven依赖
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如何在真正的在线模式下演示Vowpal Wabbit的上下文强盗?
根据可用的文档和资源，还不清楚如何完成一个简单的入门流程，在该流程中，您将Vowpal Wabbit作为守护程序启动(甚至可能没有任何预学习模型)并使其在线学习和使用.探索―我正在寻找在上下文中提供反馈，获得建议并反馈成本/报酬的流程. 因此，让我跳过对尝试过的技术的描述，仅要求就我认为在这方面必不可少的内容进行清晰的演示- 如何通过守护程序演示正在进行的学习，而不是从批处理数据以脱机
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--oaa 2和--loss_function = logistic在Vowpal Wabbit中的作用
对于二进制分类任务，我应该在大众汽车中使用哪些参数?例如，让我们使用 rcv1_small.dat .我认为更好使用逻辑损失函数(或铰链)，而使用--oaa 2没有任何意义.但是，经验结果(在所有4个实验中均报告了渐进验证0/1损失)表明，最佳组合是--oaa 2而没有逻辑损失(即具有默认平方损失): cd vowpal_wabbit/test/train-sets cat rcv1_sm
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Vowpal Wabbit如何表示分类特征
我有以下所有类别变量的数据: class education income social_standing 1 basic low good 0 low high V_good 1 high low not_good 0
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无法在Windows 10上使用pip安装Vowpalwabbit
我在Windows 10上安装了python 3.7.0，但无法安装Vowpalwobbit.当我使用命令时: pip install vowpalwabbit 我得到: Building wheels for collected packages: vowpalwabbit Building wheel for vowpalwabbit (setup.py) ... erro
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--pass在Python VowpalWabbit中有什么作用?
-passes标志是训练通过的次数.但是，尚不清楚通过概念在训练Python VW模型(例如在for循环内)时意味着什么. 例如如果我正在像这样的for循环中训练一个示例的示例，则该示例: for line in train: model.learn(line) 如果每个训练样本仅从中学习一次，怎么会有多次通过? 解决方案 在Python中，passes选项仅在使用
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Vowpal Wabbit多类别分类预测概率
我正在尝试用Vowpal Wabbit做多个分类问题. 我有一个火车文件，看起来像这样: 1 | feature_space 2 | feature_space 3 | feature_space 作为输出，我想获得属于每个类的测试项目的概率，如下所示: 1:0.13 2:0.57 3:0.30 例如，思考sklearn分类器的predict_proba方
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为什么规范化特征值不会对训练输出产生太大影响?
在大小为78的密集特征向量上，我有3113个训练示例.特征的大小不同:大约20个，大约200K.例如，这是训练示例之一，以vowpal-wabbit输入格式. 0.050000 1 '2006-07-10_00:00:00_0.050000| F0:9.670000 F1:0.130000 F2:0.320000 F3:0.570000 F4:9.837000 F5:9.593000 F6:
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Vowpal Wabbit中带有vw-hypersearch的多维超参数搜索
vw-hypersearch 是Vowpal Wabbit包装器，用于在大众汽车模型中优化超参数:正则化率，学习率和衰减，小批量，自举大小等.在教程有以下示例: vw-hypersearch 1e-10 5e-4 vw --l1 % train.dat 此处%表示要优化的参数，1e-10 5e-4是要搜索的时间间隔的上限和下限.该库使用黄金分割搜索方法来最大程度地减少迭代次
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Vowpal Wabbit的梯度提升
是否有办法在使用Vowpal Wabbit进行回归分析时使用梯度增强?我使用Vowpal Wabbit随附的各种有用的技术.我想同时尝试梯度增强，但是我找不到在大众汽车上实现梯度增强的方法. 解决方案 梯度增强的想法是一个整体模型是根据黑匣子弱模型构建的.您当然可以将VW用作黑匣子，但请注意，VW不提供决策树，而决策树是黑匣子弱势模型在提升方面的最受欢迎选择.一般而言，提升可以降低偏差(并
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使用Vowpal Wabbit时计算AUC
反正是在Vowpal Wabbit中计算AUC吗? 我使用Vowpal Wabbit的原因之一是数据文件很大. 我可以使用Vowpal Wabbit的输出在Vowpal Wabbit环境之外计算AUC，但是如果数据文件很大，这可能会出现问题. 解决方案 当前，大众汽车无法报告 AUC .更糟糕的是，它无法直接针对AUC进行优化.针对AUC进行优化与在线学习不兼容，但是有一些适合进行优
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