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半教師ありブースティング
半教師ありブースティングは、AdaBoostのような古典的なブースティングアルゴリズムを拡張し、ラベル付きデータとラベルなしデータの両方を活用するアンサンブル学習パラダイムです。ラベルなしインスタンス間の類似性構造を介してラベル情報を伝播させることで、ラベル付きデータが少ない場合でも、教師ありブースティング単独よりも強力な分類器を訓練します。
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出典
- Mallapragada, P. K., Jin, R., Jain, A. K., & Liu, Y. (2009). SemiBoost: Boosting for Semi-supervised Learning. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 31(11), 2000–2014. DOI: 10.1109/TPAMI.2008.235 ↗
- Bennett, K. P., & Demiriz, A. (1999). Semi-supervised Support Vector Machines. Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS), 11, 368–374. link ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Boosting (Boosting with Unlabeled Data). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/machine-learning/semi-supervised-boosting
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