The nans in logistic regression usually occur at the Math.exp. Try adding a breakpoint or assert not nan there to see what the input is.
If its an overflow you can fix it by clamping. The argument to exp maxes out around 50 for floats before NaN ing. On Wed, Jun 29, 2011 at 9:38 AM, Xiaobo Gu <[email protected]> wrote: > You will get this using the following command, with the latest 696 > patch https://issues.apache.org/jira/browse/MAHOUT-696 > > mahout trainAdaptiveLogistic --input donut.csv --output d:\\model1 > --target color --categories 2 --predictors x y --types numeric > --threads 8 --passes 1000 --showperf --features 100 --skipperfnum 399 > --prior L2 > > > > 2011/6/30 Xiaobo Gu <[email protected]>: > > Hi, > > > > I am testing AdaptiveLogisticRegression with L2, but the result seems > > L2 cause the whole training process useless, the result is as > > following: > > With prior = L2 then > > > > 400 0 AdaptiveLogisticRegression has not found a good model ...... > > 800 NaN 0.00 > > 1200 NaN 0.00 > > ...... > > > > 40000 NaN 0.00 > > 100 > > color ~ NaN*x + NaN*y > > x NaN > > y NaN > > NaN NaN NaN NaN > > NaN NaN NaN NaN > > NaN NaN NaN NaN NaN > > NaN NaN NaN NaN > > NaN NaN NaN NaN NaN > > NaN NaN NaN NaN > > NaN NaN NaN NaN > > NaN NaN NaN NaN NaN > > NaN NaN NaN NaN > > NaN NaN NaN NaN NaN > > NaN NaN NaN NaN > > NaN NaN NaN NaN > > NaN NaN NaN NaN NaN > > NaN NaN NaN NaN > > NaN NaN NaN NaN NaN > > NaN NaN NaN NaN > > NaN NaN NaN NaN > > NaN NaN NaN NaN NaN > > NaN NaN NaN NaN > > NaN NaN NaN NaN NaN > > NaN NaN NaN NaN > > NaN NaN NaN NaN > > NaN NaN NaN NaN > > > > Regards, > > > > Xiaobo Gu > > > -- Yee Yang Li Hector http://hectorgon.blogspot.com/ (tech + travel) http://hectorgon.com (book reviews)
