CatBoost Semisupervisado
CatBoost Semisupervisado aplica el marco de potenciación de gradiente ordenado de CatBoost a entornos donde solo una fracción de las instancias de entrenamiento tienen etiquetas, aprovechando los datos sin etiquetar mediante pseudoetiquetado o estrategias basadas en la consistencia para mejorar la precisión del modelo más allá de lo que los datos etiquetados por sí solos permitirían.
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Fuentes
- 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
Cómo citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised CatBoost (Gradient Boosting with Partially Labeled Data). ScholarGate. https://scholargate.app/es/machine-learning/semi-supervised-catboost
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