अर्ध-पर्यवेक्षित रैंडम फ़ॉरेस्ट
अर्ध-पर्यवेक्षित रैंडम फ़ॉरेस्ट (SSL-RF) दोनों लेबल किए गए और बिना लेबल वाले प्रशिक्षण उदाहरणों का लाभ उठाकर क्लासिक रैंडम फ़ॉरेस्ट का विस्तार करता है। जब लेबलिंग डेटा महंगा या समय लेने वाला होता है, तो SSL-RF फ़ॉरेस्ट के माध्यम से बिना लेबल वाले अवलोकनों को अस्थायी छद्म-लेबल (pseudo-labels) निर्दिष्ट करता है, फिर संवर्धित डेटासेट पर पुनः प्रशिक्षित करता है, अतिरिक्त मानव एनोटेशन की आवश्यकता के बिना सटीकता में प्रगतिशील सुधार करता है।
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स्रोत
- Leistner, C., Saffari, A., Santner, J., & Bischof, H. (2009). Semi-supervised random forests. In Proceedings of the IEEE 12th International Conference on Computer Vision (ICCV), pp. 506–513. IEEE. DOI: 10.1109/ICCV.2009.5459198 ↗
- Zhu, X. (2005). Semi-supervised learning literature survey. Computer Sciences Technical Report 1530, University of Wisconsin-Madison. link ↗
इस पृष्ठ का उद्धरण कैसे दें
ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Random Forest (SSL-RF). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/machine-learning/semi-supervised-random-forest
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