약한 지도 학습에서 누락된 레이블 문제

약한 지도 학습의 라벨 누락 문제 및 코드 예제

소개:

기계 학습 분야에서 지도 학습은 일반적으로 사용되는 학습 방법입니다. 그러나 대규모 데이터 세트에 대해 지도 학습을 수행할 경우 데이터에 수동으로 레이블을 지정하는 데 필요한 시간과 노력이 엄청납니다. 따라서 약한 지도 학습(weakly supervised learning)이 등장했습니다. 약한 지도 학습은 훈련 데이터의 일부 샘플에만 정확한 레이블이 있는 반면, 대부분의 샘플에는 모호하거나 불완전하게 정확한 레이블만 있음을 의미합니다. 그러나 누락된 레이블 문제는 약한 지도 학습에서 중요한 문제입니다.

1. 라벨 누락 문제의 배경

실제 응용 분야에서 대규모 데이터 세트에 라벨을 붙이는 데 드는 비용은 일반적으로 매우 높습니다. 의료영상인식, 자연어처리, 컴퓨터비전 등의 분야에서는 방대한 양의 데이터와 도메인 지식의 필요성, 인적 자원의 한계로 인해 모든 데이터에 라벨을 붙이는 것은 비현실적입니다. 따라서 누락된 레이블 문제를 해결하려면 약한 지도 학습 방법이 필요합니다.

2. 라벨 누락 문제에 대한 솔루션

1. 다중 인스턴스 학습(MIL)

다중 인스턴스 학습은 일반적으로 사용되는 약한 지도 학습 방법으로 각 샘플이 여러 인스턴스로 구성되어 있다고 가정합니다. 일부 경우에는 정확한 라벨이 있습니다. MIL은 주로 인스턴스 선택과 분류자 훈련의 두 단계로 구성됩니다. 인스턴스 선택은 라벨링 샘플을 가장 잘 나타내는 인스턴스를 선택하여 라벨 누락 문제를 해결합니다.

샘플 코드:

import numpy as np
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 数据准备
X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]])  # 输入数据
Y_weak = np.array([0, 1, 1, 0])  # 弱标签，只有部分样本有标签

# 实例选择
Y_strong = np.zeros_like(Y_weak)  # 强标签

for i, label in enumerate(np.unique(Y_weak)):
    indices = np.where(Y_weak == label)[0]  # 找到标签为label的样本
    X_sub = X[indices, :]  # 获取对应样本的特征
    Y_sub = Y_weak[indices]  # 获取对应样本的弱标签

    # 训练分类器
    clf = SVC(probability=True)
    clf.fit(X_sub, Y_sub)

    # 预测所有样本
    Y_pred = clf.predict_proba(X)[:, 1]

    # 更新强标签
    Y_strong = np.where(Y_pred > 0.5, 1, Y_strong)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(Y_weak, Y_strong)
print("准确率：", accuracy)

2. 클러스터링 아이디어

클러스터링 알고리즘은 데이터 세트를 여러 카테고리로 나누어 레이블 누락 문제를 해결합니다. 클러스터링 아이디어를 기반으로 하는 약한 지도 학습 방법에는 일반적으로 클러스터링과 레이블 전파라는 두 단계가 포함됩니다.

샘플 코드:

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 数据准备
X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]])  # 输入数据
Y_weak = np.array([0, 1, 1, 0])  # 弱标签，只有部分样本有标签

# 聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=2)
kmeans.fit(X)

# 标签传播
Y_strong = kmeans.predict(X)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(Y_weak, Y_strong)
print("准确率：", accuracy)

3. 요약

라벨 누락 문제는 약한 지도 학습에서 중요한 과제입니다. 이 기사에서는 라벨 누락 문제를 해결하는 두 가지 방법인 다중 인스턴스 학습과 클러스터링 아이디어 기반 방법을 소개하고 해당 샘플 코드를 제공합니다. 다양한 애플리케이션 시나리오는 다양한 방법을 적용할 수 있으며 특정 상황에 따라 태그 누락 문제를 해결하려면 적절한 방법을 선택해야 합니다. 약한 지도 학습의 개발은 대규모 데이터 세트를 적용하기 위한 보다 유연하고 효율적인 솔루션을 제공합니다.

위 내용은 약한 지도 학습에서 누락된 레이블 문제의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!