Abstract-I många praktiska data mining applikationer, såsom Webbsida klassificering, omärkt utbildning exempel är lätt tillgängliga, men märkta sådana är ganska dyra att få. Därför har semi-övervakade inlärningsalgoritmer som samträning rönt stor uppmärksamhet. I detta dokument föreslås en ny medutbildningsstil semi-övervakad inlärningsalgoritm, kallad tri-utbildning. Denna algoritm genererar tre klassificeringar från den ursprungliga märkta exempeluppsättningen. Dessa klassificeringar förfinas sedan med hjälp av omärkta exempel i tri-träningsprocessen. I detalj, i varje omgång av tri-utbildning, är ett omärkt exempel märkt för en klassificering om de andra två klassificeringarna är överens om märkningen, på vissa villkor. Eftersom tri-utbildning varken kräver att instansutrymmet ska beskrivas med tillräckliga och överflödiga vyer eller sätter några begränsningar på den övervakade inlärningsalgoritmen, är dess tillämplighet bredare än den för tidigare co-träningsstilsalgoritmer. Experiment på UCI-datamängder och tillämpning på webbplatsen klassificering uppgift indikerar att tri-utbildning kan effektivt utnyttja omärkta data för att förbättra lärande prestanda.
Tri- training kan betraktas som en förlängning av med- training REF.
Tri-training: exploiting unlabeled data using three classifiers
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}