Semi-supervidiertes CatBoost
Semi-supervidiertes CatBoost wendet das geordnete Gradient-Boosting-Framework von CatBoost in Szenarien an, in denen nur ein Bruchteil der Trainingsinstanzen Labels trägt. Dabei werden ungelabelte Daten durch Pseudo-Labeling oder konsistenzbasierte Strategien genutzt, um die Modellgenauigkeit über das hinaus zu verbessern, was allein mit gelabelten Daten möglich wäre.
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Quellen
- Prokhorenkova, L., Gusev, G., Vorobev, A., Dorogush, A. V., & Gulin, A. (2018). CatBoost: unbiased boosting with categorical features. In Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 31. link ↗
- Chapelle, O., Scholkopf, B., & Zien, A. (Eds.). (2006). Semi-Supervised Learning. MIT Press. ISBN: 978-0-262-03358-9
So zitieren Sie diese Seite
ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised CatBoost (Gradient Boosting with Partially Labeled Data). ScholarGate. https://scholargate.app/de/machine-learning/semi-supervised-catboost
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