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준지도 선형 회귀 (Semi-supervised Linear Regression)
준지도 선형 회귀는 소규모 레이블 데이터셋에 선형 모델을 적용한 후, 더 큰 규모의 레이블 없는 관측치를 활용하여 계수 추정치와 일반화 성능을 개선합니다. 레이블 없는 데이터 포인트에 대해 의사 레이블(pseudo-label)을 생성하고 모델을 반복적으로 개선함으로써, 희소한 레이블만으로 훈련된 순수 지도 학습 선형 모델보다 더 나은 예측 정확도를 달성합니다.
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출처
- Chapelle, O., Scholkopf, B., & Zien, A. (Eds.). (2006). Semi-Supervised Learning. MIT Press. ISBN: 978-0-262-03358-9
- Zhou, Z.-H., & Li, M. (2005). Semi-supervised regression with co-training. Proceedings of the 19th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), 908–913. link ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Linear Regression (Linear Model with Labeled and Unlabeled Data). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/machine-learning/semi-supervised-linear-regression
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