Can the author of L2 and AdaptiveLogisticRegression help with this? Regards,
Xiaobo Gu On Thu, Jun 30, 2011 at 1:39 AM, Hector Yee <[email protected]> wrote: > 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) >
