每行文本表示一个样本，每个字段以" "(空格)分隔，每行的文本格式
label index1:value1 index2:value1 index3:value3 ...
其中
- label字段：
- 字段类型：Int
- 当输入数据是训练数据，label为样本的标签，二分类算法label是{0, 1}，多分类算法label是{0, 1, 2, ..., n} ；
- 当输入数据是预测数据，label是样本的index；
- index:value字段：
- 特征index对应的value，index类型为Int，value类型为Double
- 特征的index，从1开始计数, 与标准的libsvm格式一致
# libsvm样例数据
1 1:0.5 3:3.1 7:1.0
0 2:0.1 3:2.3 5:2.0
1 4:0.2 7:1.1 9:0.0
....
每一行为一条记录(一个样本)，每个字段以" "分隔，每行的文本格式
"label index1 index2 index3"
- label字段
- 字段类型：Int
- 当输入数据是训练数据，label为样本的标签，二分类算法label是{0, 1}，多分类算法label是{0, 1, 2, ..., n} ；
- 当输入数据是预测数据，label是样本的index；
- index字段
- 字段类型：Int/Long
- 特征的index，从0开始计数
- 这些是特征值为1的index，其他的就是特征值为0的index
# 数据格式样例
0 3 7 999 666
1 0 2 88 77
...
如果输入数据的分隔符不是空格, 可以用如下参数来指定分隔符, 如指定主逗号:
ml.data.splitor=,
对于Softmax回归等多分类算法, 标签要求从0开始, 其它二分类算法标签为正负1. 如果要对标签进行转换, 可以用下面的参数:
- ml.data.label.trans.class: 是否要对标签进行转换, 默认为"NoTrans", 可选项为"ZeroOneTrans"(转为0-1), "PosNegTrans"(转为正负1), "AddOneTrans"(加1), "SubOneTrans"(减1).
- ml.data.label.trans.threshold: "ZeroOneTrans", "PosNegTrans"这两种转还要以设一个阈值, 大于阈值的为1, 阈值默认为0