Self-supervised Random Forest (SSL-RF)

Data yenye lebo ni ghali, lakini data isiyo na lebo kwa kawaida huwa nyingi. Msitu Nasibu wa Kujifundisha unatumia data isiyo na lebo kwa kwanza kufundisha msitu kazi mbadala — kwa mfano, kutambua kama sampuli imeongezwa au kutabiri maadili ya vipengele vilivyofichwa — ili kujenga uwakilishi wa ndani unaofaa. Mara msitu unapojifunza muundo huu kutoka kwa data pekee, unaweza kuboreshwa kwa kutumia seti ndogo tu ya lebo za kweli. Matokeo yake ni modeli inayofaidika na seti kamili ya data isiyo na lebo huku ikibaki kuwa rahisi kueleweka na thabiti kama msitu nasibu wa kawaida.