Semi-supervised Decision Tree
A Semi-supervised Decision Tree extends standard decision tree induction — such as CART or C4.5 — to exploit unlabeled observations alongside the labeled training set. By iteratively assigning tentative labels to unlabeled data and incorporating them into the growing or splitting process, the algorithm can achieve better accuracy than a fully supervised tree trained on the labeled subset alone, which is especially valuable when labeling is expensive or time-consuming.
Quellendatensatz
Zitate wörtlich aus dem Quellendatensatz der Methode übernommen. Daraus wird keine Überprüfung auf Claim-Ebene abgeleitet.
- Levin, E. & Shapiro, E. (2000). Learning Decision Trees from Semi-labeled Examples. Proceedings of the ICML Workshop on Attribute-Value and Relational Learning. · URL
- Zhu, X. & Goldberg, A. B. (2009). Introduction to Semi-Supervised Learning. Morgan & Claypool Publishers. · ISBN 978-1-598-29548-9
Kuratiert Claims
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Verwandte Methoden
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