Det positiva och omärkta inlärningsproblemet fokuserar på att lära sig en klassificering från positiva och omärkta data. Vissa metoder har utvecklats för att lösa PU inlärningsproblem. De är dock ofta begränsade i praktiska tillämpningar, eftersom endast binära klasser är inblandade och inte lätt kan anpassas till data i flera klasser. Här föreslår vi en onestep-metod som direkt möjliggör att flerklassmodell tränas med hjälp av givna data i flera klasser och som förutsäger märkningen baserat på modellbeslutet. Speciellt konstruerar vi olika konvexa förlustfunktioner för märkta och omärkta data för att lära sig en diskriminant funktion F. Teoretisk analys av generaliseringsfelet bundet visar att det inte är värre än k ε k gånger av de helt övervakade multi-klass klassificeringsmetoder när storleken på data i k klasser är i samma ordning. Slutligen visar våra experimentella resultat betydelsen och effektiviteten av den föreslagna algoritmen i syntetiska och verkliga datauppsättningar.
PU inlärningsmetoder kan också utvidgas till flera klasser klassi katjon problem; se t.ex. Xu et al. föreslå en algoritm med starka teoretiska garantier för att generaliseringen inte är sämre än k ε k gånger av de fullt övervakade multi-class classi katjon metoder REF.
Multi-Positive and Unlabeled Learning
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}