अर्ध-पर्यवेक्षित वोटिंग एन्सेम्बल
एक अर्ध-पर्यवेक्षित वोटिंग एन्सेम्बल एक छोटे लेबल वाले सेट पर कई क्लासिफायर को प्रशिक्षित करता है, फिर बिना लेबल वाले डेटा का पुनरावृत्त रूप से उपयोग करता है, जिसमें क्लासिफायर उन उदाहरणों को लेबल करते हैं जिन पर वे सहमत होते हैं, प्रशिक्षण पूल का विस्तार तब तक करते हैं जब तक कि सभी क्लासिफायर परीक्षण उदाहरणों पर संयुक्त रूप से वोट न करें। यह अर्ध-पर्यवेक्षित शिक्षण की लेबल-दक्षता को बहुमत-वोट एन्सेम्बल के विचरण-कमी के साथ जोड़ता है, जिससे यह तब मूल्यवान हो जाता है जब एनोटेशन महंगा होता है।
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स्रोत
- Zhou, Z.-H., & Li, M. (2005). Tri-training: Exploiting unlabeled data using three classifiers. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 17(11), 1529–1541. DOI: 10.1109/TKDE.2005.186 ↗
- Blum, A., & Mitchell, T. (1998). Combining labeled and unlabeled data with co-training. Proceedings of the 11th Annual Conference on Computational Learning Theory (COLT), 92–100. DOI: 10.1145/279943.279962 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Voting Ensemble (Agreement-based Multi-classifier with Unlabeled Data). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/machine-learning/semi-supervised-voting-ensemble
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