Problem beim Erwerb von Etiketten beim schwach überwachten Lernen

Das Labelerfassungsproblem beim schwach überwachten Lernen erfordert spezifische Codebeispiele

Einführung:
Schwach überwachtes Lernen ist eine maschinelle Lernmethode, die schwache Labels für das Training verwendet. Im Gegensatz zum herkömmlichen überwachten Lernen müssen beim schwach überwachten Lernen nur weniger Beschriftungen zum Trainieren des Modells verwendet werden, und nicht jede Probe muss über eine genaue Beschriftung verfügen. Beim schwach überwachten Lernen ist jedoch die Frage, wie aus schwachen Labels nützliche Informationen genau gewonnen werden können, ein zentrales Thema. In diesem Artikel wird das Problem der Etikettenerfassung beim schwach überwachten Lernen vorgestellt und spezifische Codebeispiele gegeben.

1. Einführung in das Problem der Etikettenerfassung beim schwach überwachten Lernen:
   Beim schwach überwachten Lernen bedeutet schwache Etikettierung, dass für jede Probe nur ein Teil der Etiketteninformationen verfügbar ist, anstatt beim herkömmlichen überwachten Lernen für jede Probe eine genaue Beschriftung zu haben. Schwache Tags können falsch beschriftet, unvollständig oder nur schwach relevant sein. Das Problem der Etikettenerfassung besteht darin, nützliche Informationen aus diesen schwachen Etiketten zu gewinnen, um Trainingsmodelle zu unterstützen.

2. Lösung für das Etikettenerfassungsproblem:
   2.1. Multi-Instanz-Lernen (MIL):
   Beim Multi-Instanz-Lernen wird jede Probe durch einen Beispielsatz dargestellt, und dieser Satz enthält positive Beispiele und negative Beispiele. Wir können die Informationen in dieser Sammlung verwenden, um auf die Bezeichnung der Probe zu schließen. Spezifische Codebeispiele sind wie folgt:

   from sklearn.datasets import make_blobs from sklearn.multioutput import MultiOutputClassifier from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split # 生成训练数据 X, y = make_blobs(n_samples=100, centers=2, random_state=0) # 将数据划分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0) # 构建多示例学习模型 mil_model = MultiOutputClassifier(DecisionTreeClassifier()) # 训练模型 mil_model.fit(X_train, y_train) # 预测结果 y_pred = mil_model.predict(X_test) # 评估模型性能 accuracy = mil_model.score(X_test, y_test) print("Accuracy:", accuracy)

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   2.2. Label-Propagierung:
   Label-Propagierung ist eine graphbasierte, halbüberwachte Lernmethode, die bekannte Label-Informationen verwendet, um auf das Label unbekannter Proben zu schließen. Spezifische Codebeispiele sind wie folgt:

   from sklearn.datasets import make_classification from sklearn.semi_supervised import LabelPropagation from sklearn.metrics import accuracy_score # 生成训练数据 X, y = make_classification(n_samples=100, n_features=20, n_informative=5, n_classes=2, random_state=0) # 将数据划分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0) # 构建标签传播模型 lp_model = LabelPropagation() # 训练模型 lp_model.fit(X_train, y_train) # 预测结果 y_pred = lp_model.predict(X_test) # 评估模型性能 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print("Accuracy:", accuracy)

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Zusammenfassung:
Das Problem der Etikettenerfassung beim schwach überwachten Lernen ist ein wichtiges und herausforderndes Problem. Zur Lösung dieses Problems sind Multi-Instanz-Lernen und Etikettenweitergabe wirksame Methoden. Anhand der obigen Codebeispiele können wir deutlich erkennen, wie diese Methoden bei realen Problemen eingesetzt werden, um genaue Beschriftungen zu erhalten. Darüber hinaus können geeignete Algorithmen und Technologien zur Lösung des Problems basierend auf spezifischen Problemen und Datenbedingungen ausgewählt werden. Die Entwicklung des schwach überwachten Lernens liefert neue Ideen und Methoden zur Lösung von Label-Akquisitionsproblemen. Ich glaube, dass es in Zukunft weitere Innovationen und Durchbrüche geben wird.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonProblem beim Erwerb von Etiketten beim schwach überwachten Lernen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!