Félfelügyelt döntési fa
A félfelügyelt döntési fa (Semi-supervised Decision Tree) kiterjeszti a standard döntési fa indukciót – mint például a CART vagy a C4.5 – hogy a címkézett tanítóhalmaz mellett címkézetlen megfigyeléseket is kiaknázzon. Azáltal, hogy iteratívan hozzárendeli a feltételes címkéket a címkézetlen adatokhoz, és beépíti azokat a növekvő vagy felosztási folyamatba, az algoritmus jobb pontosságot érhet el, mint egy kizárólag a címkézett részhalmazon tanított, teljesen felügyelt fa, ami különösen értékes, ha a címkézés költséges vagy időigényes.
A teljes módszer elolvasása
Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Források
- 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
Hogyan hivatkozzon erre az oldalra
ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Decision Tree Learning. ScholarGate. https://scholargate.app/hu/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.
- Döntési faGépi tanulás↔ compare
- Gradient BoostingGépi tanulás↔ compare
- CímkepropagációGépi tanulás↔ compare
- Véletlen erdőGépi tanulás↔ compare
Hivatkozik rá
Hibát talált ezen az oldalon? Jelentse, vagy javasoljon javítást →