Si parte del conjunto de datos ya está etiquetado o si se dedicó a etiquetarlo, puede entrenar un modelo semi-supervisado utilizando todo su conjunto de datos, como una Máquina de vectores de soporte transductivo, y luego predecir cada instancia de datos que no tener una etiqueta con la máquina:
http://users.stat.umn.edu/~xshen…
Este enfoque limitaría la precisión de su conjunto de datos, que es la representación del proceso de generación de datos subyacente a la precisión de su modelo. A pesar de que los SVM son óptimos a nivel mundial, tiene muy pocas posibilidades de clasificar correctamente los datos atípicos no etiquetados, ya que se ubicarán en el espacio de entrada con las instancias de datos de la clase que están imponiendo y no hay forma de tenerlos en cuenta a través de variables flojas como en la máquina de vectores de soporte de margen duro regular ‘. Aparte de esto, esto debería funcionar bien para un etiquetado de datos automatizado.
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