Regressione Logistica con Apprendimento Attivo

L'Apprendimento Attivo con Regressione Logistica è un framework iterativo ed efficiente in termini di etichette, in cui un modello di regressione logistica seleziona gli esempi non etichettati sui quali è più incerto, un oracolo (annotatore umano) li etichetta e il modello viene riaddestrato — ripetendo fino al raggiungimento di un budget di etichettatura o di un obiettivo di accuratezza. Riduce drasticamente i costi di annotazione rispetto all'etichettatura casuale.