Problème d’acquisition d’étiquettes dans l’apprentissage faiblement supervisé

Le problème d'acquisition d'étiquettes dans l'apprentissage faiblement supervisé nécessite des exemples de code spécifiques

Introduction :
L'apprentissage faiblement supervisé est une méthode d'apprentissage automatique qui utilise des étiquettes faibles pour la formation. Différent de l’apprentissage supervisé traditionnel, l’apprentissage faiblement supervisé n’a besoin que d’utiliser moins d’étiquettes pour former le modèle, plutôt que chaque échantillon doit avoir une étiquette précise. Cependant, dans l’apprentissage faiblement supervisé, la manière d’obtenir avec précision des informations utiles à partir d’étiquettes faibles est une question clé. Cet article présentera le problème d'acquisition d'étiquettes dans l'apprentissage faiblement supervisé et donnera des exemples de code spécifiques.

1. Introduction au problème d'acquisition d'étiquettes dans l'apprentissage faiblement supervisé :
   Dans l'apprentissage faiblement supervisé, un étiquetage faible signifie que seule une partie des informations de l'étiquette est disponible pour chaque échantillon, plutôt que d'avoir une étiquette précise pour chaque échantillon dans l'apprentissage supervisé traditionnel. Les balises faibles peuvent être mal étiquetées, incomplètes ou peu pertinentes. Le problème de l’acquisition d’étiquettes est d’extraire des informations utiles de ces étiquettes faibles pour prendre en charge les modèles de formation.

2. Solution au problème d'acquisition d'étiquettes :
   2.1. Apprentissage multi-instance (MIL) :
   Dans l'apprentissage multi-instance, chaque échantillon est représenté par un ensemble d'échantillons, et il y a des exemples positifs et des exemples négatifs dans cet ensemble. Nous pouvons utiliser les informations de cette collection pour déduire l’étiquette de l’échantillon. Des exemples de codes spécifiques sont les suivants :

   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)

   2.2. Propagation d'étiquettes :
   La propagation d'étiquettes est une méthode d'apprentissage semi-supervisée basée sur des graphiques qui utilise des informations d'étiquette connues pour déduire l'étiquette d'échantillons inconnus. Des exemples de codes spécifiques sont les suivants :

   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)

Résumé :
Le problème d'acquisition d'étiquettes dans l'apprentissage faiblement supervisé est un problème important et difficile. Pour résoudre ce problème, l'apprentissage multi-instance et la propagation d'étiquettes sont des méthodes efficaces. Grâce aux exemples de code ci-dessus, nous pouvons clairement voir comment utiliser ces méthodes dans des problèmes réels pour obtenir des étiquettes précises. De plus, des algorithmes et des technologies appropriés peuvent être sélectionnés pour résoudre le problème en fonction de problèmes et de conditions de données spécifiques. Le développement de l'apprentissage faiblement supervisé fournit de nouvelles idées et méthodes pour résoudre les problèmes d'acquisition d'étiquettes. Je pense qu'il y aura davantage d'innovations et de percées dans le futur.

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