Polopřeváděný rozhodovací strom
Polopřeváděný rozhodovací strom rozšiřuje standardní indukci rozhodovacích stromů — jako jsou CART nebo C4.5 — tak, aby kromě označeného trénovacího souboru využíval i neoznačená pozorování. Iterativním přiřazováním předběžných označení neoznačeným datům a jejich začleňováním do procesu růstu nebo dělení může algoritmus dosáhnout lepší přesnosti než plně přiváděný strom trénovaný pouze na označeném podvzorku, což je obzvláště cenné, když je označování nákladné nebo časově náročné.
Přečíst celou metodu
Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Zdroje
- 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
Jak citovat tuto stránku
ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Decision Tree Learning. ScholarGate. https://scholargate.app/cs/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.
- Rozhodovací stromStrojové učení↔ compare
- Gradient BoostingStrojové učení↔ compare
- Propagace popiskůStrojové učení↔ compare
- Random ForestStrojové učení↔ compare
Odkazuje sem
Našli jste na této stránce chybu? Nahlaste ji nebo navrhněte opravu →