Machine learningMachine learning
עץ החלטה סמי-מפוקח
עץ החלטה סמי-מפוקח מרחיב אינדוקציה סטנדרטית של עצי החלטה — כגון CART או C4.5 — כדי לנצל תצפיות לא מתויגות לצד קבוצת האימון המתויגת. על ידי הקצאה איטרטיבית של תוויות זמניות לנתונים לא מתויגים ושילובם בתהליך הגדילה או הפיצול, האלגוריתם יכול להשיג דיוק טוב יותר מעץ מפוקח לחלוטין שאומן על תת-הקבוצה המתויגת בלבד, דבר בעל ערך במיוחד כאשר תיוג הוא יקר או גוזל זמן.
קראו את השיטה במלואה
לחברים בלבד
התחברותהתחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
מקורות
- 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
איך לצטט עמוד זה
ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Decision Tree Learning. ScholarGate. https://scholargate.app/he/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.
- עץ החלטהלמידת מכונה↔ compare
- גרדיאנט בוסטינגלמידת מכונה↔ compare
- אלגוריתם התפשטות התוויות (Label Propagation)למידת מכונה↔ compare
- יער אקראילמידת מכונה↔ compare