شجرة القرار شبه مُشرف عليها
تُوسِّع شجرة القرار شبه المُشرف عليها (Semi-supervised Decision Tree) استقراء شجرة القرار القياسية — مثل CART أو C4.5 — لاستغلال الملاحظات غير المُصنَّفة (unlabeled observations) إلى جانب مجموعة التدريب المُصنَّفة (labeled training set). من خلال التعيين التكراري لتصنيفات مؤقتة للبيانات غير المُصنَّفة ودمجها في عملية النمو أو التقسيم، يمكن للخوارزمية تحقيق دقة أفضل من شجرة مُشرف عليها بالكامل (fully supervised tree) تم تدريبها على المجموعة الفرعية المُصنَّفة وحدها، وهو أمر قيِّم بشكل خاص عندما يكون التصنيف مُكلفًا أو مستهلكًا للوقت.
اقرأ الطريقة كاملة
سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
المصادر
- Levin, E. & Shapiro, E. (2000). Learning Decision Trees from Semi-labeled Examples. Proceedings of the ICML Workshop on Attribute-Value and Relational Learning. link ↗
- Zhu, X. & Goldberg, A. B. (2009). Introduction to Semi-Supervised Learning. Morgan & Claypool Publishers. ISBN: 978-1-598-29548-9
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Decision Tree Learning. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/machine-learning/semi-supervised-decision-tree
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- شجرة القرار (Decision Tree)تعلم الآلة↔ compare
- تعزيز التدرجتعلم الآلة↔ compare
- انتشار التسميةتعلم الآلة↔ compare
- الغابات العشوائيةتعلم الآلة↔ compare