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준지도형 CatBoost
준지도형 CatBoost는 CatBoost의 순서형 경사 부스팅 프레임워크를 훈련 인스턴스의 일부만 레이블을 가지고 있는 설정에 적용합니다. 이는 의사 레이블링(pseudo-labeling) 또는 일관성 기반 전략을 통해 레이블 없는 데이터를 활용하여, 레이블 있는 데이터만으로는 얻을 수 없는 모델 정확도 향상을 목표로 합니다.
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출처
- Prokhorenkova, L., Gusev, G., Vorobev, A., Dorogush, A. V., & Gulin, A. (2018). CatBoost: unbiased boosting with categorical features. In Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 31. link ↗
- Chapelle, O., Scholkopf, B., & Zien, A. (Eds.). (2006). Semi-Supervised Learning. MIT Press. ISBN: 978-0-262-03358-9
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised CatBoost (Gradient Boosting with Partially Labeled Data). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/machine-learning/semi-supervised-catboost
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