手法証拠記録
Semi-supervised Decision Tree
A Semi-supervised Decision Tree extends standard decision tree induction — such as CART or C4.5 — to exploit unlabeled observations alongside the labeled training set. By iteratively assigning tentative labels to unlabeled data and incorporating them into the growing or splitting process, the algorithm can achieve better accuracy than a fully supervised tree trained on the labeled subset alone, which is especially valuable when labeling is expensive or time-consuming.
出典記録
引用は手法の出典記録からそのままコピーされています。それらからレベルごとの検証は推論されません。
Semi-supervised Decision Tree Learning
分類的手法記録 · ml-model / machine-learning
- Levin, E. & Shapiro, E. (2000). Learning Decision Trees from Semi-labeled Examples. Proceedings of the ICML Workshop on Attribute-Value and Relational Learning. · URL
- Zhu, X. & Goldberg, A. B. (2009). Introduction to Semi-Supervised Learning. Morgan & Claypool Publishers. · ISBN 978-1-598-29548-9
キュレーションされた主張
主張は証拠台帳に永続化され、それぞれが独自の評価を持っています。
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関連手法
手法グラフから生成され、機械が提案した関係として表示されます — 証拠主張は推論されません。