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Aprendizaje semisupervisado para clasificación

Métodos basados en gráficas y de autoaprendizaje para aprendizaje semisupervisado

Puede utilizar técnicas de aprendizaje semisupervisado cuando solo una pequeña parte de los datos esté etiquetada y la determinación de las etiquetas reales del resto de los datos sea costosa. En lugar de utilizar un método de aprendizaje supervisado para entrenar un clasificador en los datos etiquetados y predecir las etiquetas de los datos sin etiquetar, puede utilizar los métodos de aprendizaje semisupervisado para ajustar las etiquetas a los datos sin etiquetar.

Si desea predecir las etiquetas de los nuevos datos, puede utilizar la función de objeto predict del clasificador semisupervisado entrenado en los datos etiquetados y sin etiquetar.

Funciones

fitsemigraphLabel data using semi-supervised graph-based method
fitsemiselfLabel data using semi-supervised self-training method
predictLabel new data using semi-supervised graph-based classifier
predictLabel new data using semi-supervised self-trained classifier

Objetos

SemiSupervisedGraphModelSemi-supervised graph-based model for classification
SemiSupervisedSelfTrainingModelSemi-supervised self-trained model for classification

Temas

Label Data Using Semi-Supervised Learning Techniques

Compare graph-based and self-training semi-supervised learning techniques.