Pohon Keputusan Semi-Terawasi
Pohon Keputusan Semi-Terawasi memperluas induksi pohon keputusan standar — seperti CART atau C4.5 — untuk memanfaatkan observasi tak berlabel bersama dengan set pelatihan berlabel. Dengan secara iteratif menetapkan label tentatif ke data tak berlabel dan memasukkannya ke dalam proses pertumbuhan atau pemisahan, algoritma dapat mencapai akurasi yang lebih baik daripada pohon yang sepenuhnya terawasi yang dilatih hanya pada subset berlabel, yang sangat berharga ketika pelabelan mahal atau memakan waktu.
Baca metode selengkapnya
Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Sumber
- 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
Cara menyitasi halaman ini
ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Decision Tree Learning. ScholarGate. https://scholargate.app/id/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.
- Pohon KeputusanPembelajaran Mesin↔ compare
- Peningkatan GradienPembelajaran Mesin↔ compare
- Propagasi LabelPembelajaran Mesin↔ compare
- Random ForestPembelajaran Mesin↔ compare
Dirujuk oleh
Menemukan masalah di halaman ini? Laporkan atau usulkan perbaikan →