Vowpal Wabbit对多标签分类的预测

Question

对不起,我觉得我忽略了一些非常明显的事情.

但是如何发生以下情况:

$ 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

因此测试文件与列车文件相同,但对于标签.因此,我希望vw能够生成从火车文件中学到的原始标签,因为它完全忽略了测试文件中的标签.

但是,它似乎重现了测试文件中的标签？!？

显然,我在这里做了一些完全错误的事......但是什么呢？

Answer 1

如果在--csoaa中仅指定一个标签(即使在-t测试模式下),则表示此示例中只有该标签"可用",因此无法预测其他标签.这是与--oa(您总是指定正确的标签)的另一个区别.请参阅https://groups.yahoo.com/neo/groups/vowpal_wabbit/conversations/topics/2949.

如果任何测试示例的所有标签都"可用"(可能),则必须始终在每行上包含所有标签.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),则不需要包含标签的成本.所以你的myTestFile.txt应如下所示:

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

你的myTrainFile.txt应如下所示:

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