Vowpal Wabbit inverted_hash选项会产生空输出，但为什么？

Question

我想要获得用反转散列保存的vowpal wabbit模型。我有以下产生有效模式：

vw --oaa 2 -b 24 -d mydata.vw --readable_model mymodel.readable

产生这样一个模型文件：

Version 7.7.0 
Min label:-1.000000 
Max label:1.000000 
bits:24 
0 pairs: 
0 triples: 
rank:0 
lda:0 
0 ngram: 
0 skip: 
options: --oaa 2 
:0 
66:0.016244 
67:-0.016241 
80:0.026017 
81:-0.026020 
84:0.015005 
85:-0.015007 
104:-0.053924 
105:0.053905 
112:-0.015402 
113:0.015412 
122:-0.025704 
123:0.025704 
... 

（等了成千上万的更多的功能）。但是，为了更有用，我需要查看功能名称。似乎是一个很明显的事情，但我没有

vw --oaa 2 -b 24 -d mydata.vw --invert_hash mymodel.inverted

和它产生这样一个模型文件（没有权重生产）：

Version 7.7.0 
Min label:-1.000000 
Max label:1.000000 
bits:24 
0 pairs: 
0 triples: 
rank:0 
lda:0 
0 ngram: 
0 skip: 
options: --oaa 2 
:0 

这种感觉就像我明明做了一些错了，但我觉得我使用的documented way的选项：

--invert_hash类似于--readable_model，但该模型为邻以更加人性化的可读格式输出，其中包含要素名称后加 权重，而不是散列索引和权重。

有没有人看到为什么我的第二个命令不能产生任何输出？

Answer 1

这是由最近修复的VW中的错误引起的（由于此问题），请参阅https://github.com/JohnLangford/vowpal_wabbit/issues/337。

顺便说一句，使用--oaa 2没有任何意义。如果你想要二元分类（又名逻辑回归），使用--loss_function=logistic（并确保你的标签是1和-1）。 OAA只对N> 2个类别有意义（并且建议使用--loss_function=logistic和--oaa）。

另外请注意，学习--invert_hash是慢得多（并需要更多的内存，当然）。推荐的方法如何创建倒散的模式，尤其是多遍，是一个学习的通常的二元模型，然后将其与-t转换为使用一个传过来的训练数据倒哈希：

vw -d mytrain.data -c --passes 4 -oaa 3 -f model.binary 
vw -d mytrain.data -t -i model.binary --invert_hash model.humanreadable