#multilabel-classification #vowpalwabbit #online-machine-learning
#классификация с несколькими метками #vowpalwabbit #онлайн-машинное обучение
Вопрос:
Мне нужно предсказать две метки, и я создал модель, используя :
model = vw("--multilabel_oaa 50 --ngram E2 -b 24 -l2")
Это возвращает две метки в 65% прогнозов. Но в остальных случаях он возвращает только одну метку или даже три метки в некоторых случаях, а также пустые прогнозы.
[12, 44],
[12, 47],
[32, 44],
[25, 44],
[27, 28, 44],
[44],
[25, 44],
[11, 44],
[]
Я пробовал использовать две отдельные модели с использованием oaa для прогнозирования меток. Но я хотел сравнить его с этим подходом, но я не могу получить ожидаемые прогнозы.
Комментарии:
1. Это ожидается для multilabel. Если вам нужна оценка вероятности для каждой метки, используйте
--oaa N --loss_function=logistic --probabilities -p probs.txt.2. Спасибо за ваш ответ. В моем случае две метки являются разными категориями (например: метка 1 — категория и метка 2 — временной интервал). Я закодировал его от 1 до k для multilabel. Можете ли вы помочь в том, почему прогнозы не согласуются ни с одной из меток, используя multilabel_oaa