Regressão Linear Semissupervisionada

A regressão linear semissupervisionada ajusta um modelo linear em um pequeno conjunto de dados rotulados e, em seguida, utiliza um conjunto maior de observações não rotuladas para aprimorar as estimativas dos coeficientes e a generalização. Ao gerar pseudo-rótulos para pontos não rotulados e refinar iterativamente o modelo, ela alcança melhor precisão preditiva do que um modelo linear puramente supervisionado treinado apenas com rótulos escassos.