Att lära av positiva och omärkta data förekommer ofta i tillämpningar där endast en undergrupp av positiva fall finns tillgänglig medan resten av uppgifterna är omärkta. I sådana scenarier är ofta målet att skapa en diskriminerande modell som exakt kan klassificera både positiva och negativa data genom modellering från märkta och omärkta instanser. I denna studie föreslår vi en adaptiv provtagningsmetod (AdaSampling) som utnyttjar förutsägelsesannolikheterna från en modell till iterativ uppdatering av träningsdata. Med början med lika tidigare sannolikheter för alla omärkta data, vår metod "plastar" runt en prediktiv modell för att iterativt uppdatera dessa sannolikheter för att skilja positiva och negativa fall i omärkta data. Därefter kan en eller flera robusta negativa uppsättningar hämtas från omärkta data, beroende på sannolikheten för att varje instans är negativ, för att träna en enda klassificeringsmodell eller ensemble av modeller.
AdaSampling REF ) är en självträningsbaserad metod utformad för PU lärande, som använder förutsägelser av modellen för att iterativt uppdatera utbildningsdata.
Positive unlabeled learning via wrapper-based adaptive sampling
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}