Random Forest Semi-Supervisionato
Il Random Forest Semi-Supervisionato (SSL-RF) estende il classico Random Forest sfruttando sia esempi di training etichettati che non etichettati. Quando l'etichettatura dei dati è costosa o richiede tempo, l'SSL-RF assegna pseudo-etichette provvisorie alle osservazioni non etichettate attraverso la foresta stessa, quindi si riaddestra sul dataset arricchito, migliorando progressivamente l'accuratezza senza richiedere annotazioni umane aggiuntive.
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Fonti
- 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 ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Random Forest (SSL-RF). ScholarGate. https://scholargate.app/it/machine-learning/semi-supervised-random-forest
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