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준지도 학습 XGBoost
준지도 학습 XGBoost는 훈련 예제의 일부만 레이블을 가지고 있는 설정으로 XGBoost 그래디언트 부스팅 프레임워크를 확장합니다. 레이블이 없는 데이터에 대해 반복적으로 의사 레이블(pseudo-label)을 생성하고 확장된 세트로 재훈련함으로써, 이 방법은 레이블이 부족할 때 일반화 성능을 향상시키기 위해 레이블이 없는 관측치로부터 신호를 추출합니다.
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출처
- Chen, T. & Guestrin, C. (2016). XGBoost: A Scalable Tree Boosting System. Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 785–794. DOI: 10.1145/2939672.2939785 ↗
- 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 Extreme Gradient Boosting. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/machine-learning/semi-supervised-xgboost
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