vowpalwabbit - 解释 Vowpal Wabbit 的基本输出

Question

我对 VW 的简单运行的输出有几个问题。我已经阅读了互联网和维基网站，但仍然不确定一些基本的事情。

我在波士顿住房数据上运行了以下内容：

vw -d housing.vm --progress 1

其中 Housing.vm 文件设置为（部分）：

输出是（部分）：

问题一：

1）将平均损失列视为以下步骤是否正确：

a) 预测为零，因此第一个平均损失是第一个示例的平方误差（预测为零）

b) 在示例 1 上建立模型并预测示例 2。平均现在的 2 平方损失

c) 在示例 1-2 上建立模型并预测示例 3。平均现在的 3 平方损失

d) ...

这样做直到你到达数据的末尾（假设一次通过）

2）当前的特征列是什么？它似乎是非零特征的数量+截距。示例中显示的内容表明，如果特征为零，则不计算在内 - 这是真的吗？例如，第二条记录的“ZN”值为零。大众真的认为这个数字特征是缺失的吗？

Answer 1

你的说法基本正确。默认情况下，VW 进行在线学习，因此在步骤 c 中，它采用当前模型（权重）并使用当前示例对其进行更新（而不是再次从所有先前的示例中学习）。

如您所料，当前特征列是当前示例的（非零）特征数。拦截功能会自动包含在内，除非您指定--noconstant.

缺失特征和零值特征之间没有区别。两者都意味着您不会更新相应的权重。