我想用 Vowpal Wabbit 做套索回归。所以，我使用了这个命令行
vw --save_resume --readable_model ob/e/nsefut/VW_testing/BuyModel.VWM -d ob/e/nsefut/VW_testing/VWsell.VWF --quiet --predictions ob/e/nsefut/VW_testing/predict.VW --loss_function logistic --noconstant --l1 0.001
可读文件没有显示我使用的功能的权重。但是当我跳过参数--l1 时，它会正确显示权重。另外，当我不提供--l1 参数时，它会得出这样的权重..
- 1:-0.437898 994842.000000 1.000000
- 33340:-0.176359 201942.265625 1.006310
- 59044:-0.152967 201843.875000 1.002754
- 63438:-0.187405 202149.140625 1.015530
- 124204:-0.159398 201741.187500 1.002742
- 166130:-0.185312 201754.421875 1.013330
这表明所有的权重都是负的。但是我的所有功能都受到了 +ve 的重视。因此，对于所有观察结果，我的特征线性组合对所有观察结果都为负值 -ve。但我将 +ve 和 -ve 都视为预测标签。
三个问题
- 我的命令行对于套索回归是否正确。
- 什么能让我看到重量。
- 是什么让我看不懂全负重事件