अर्ध-पर्यवेक्षित कैटबूस्ट
अर्ध-पर्यवेक्षित कैटबूस्ट (Semi-supervised CatBoost) कैटबूस्ट के क्रमित ग्रेडिएंट बूस्टिंग फ्रेमवर्क को उन सेटिंग्स में लागू करता है जहाँ प्रशिक्षण उदाहरणों का केवल एक अंश ही लेबल वहन करता है, मॉडल की सटीकता को केवल लेबल वाले डेटा से संभव होने वाली सटीकता से बेहतर बनाने के लिए छद्म-लेबलिंग (pseudo-labeling) या संगति-आधारित रणनीतियों के माध्यम से अलेबल डेटा का लाभ उठाता है।
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स्रोत
- 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
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ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised CatBoost (Gradient Boosting with Partially Labeled Data). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/machine-learning/semi-supervised-catboost
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