Poolitatud otsustuspuu
Poolitatud otsustuspuu laiendab tavapärast otsustuspuu induktsiooni — nagu CART või C4.5 — et kasutada märgistamata vaatlusi koos märgistatud treeningkomplektiga. Iteratiivselt omistades ajutisi märgiseid märgistamata andmetele ja kaasates need kasvavasse või jagunemisprotsessi, võib algoritm saavutada parema täpsuse kui täielikult juhendatud puu, mis on treenitud ainult märgistatud alamkomplektil, mis on eriti väärtuslik, kui märgistamine on kallis või aeganõudev.
Loe meetodi täielikku kirjeldust
Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Allikad
- 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
Kuidas sellele lehele viidata
ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Decision Tree Learning. ScholarGate. https://scholargate.app/et/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.
- OtsustuspuuMasinõpe↔ compare
- Gradient BoostingMasinõpe↔ compare
- Siltide levitamineMasinõpe↔ compare
- Juhuslik metsMasinõpe↔ compare
Sellele viitavad
Märkasid sellel lehel viga? Teata sellest või paku parandust →