模式识别与人工智能
2025年4月2日 星期三   首 页     期刊简介     编委会     投稿指南     伦理声明     联系我们                                                                English
模式识别与人工智能  2024, Vol. 37 Issue (4): 339-351    DOI: 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.202404005
研究与应用 最新目录| 下期目录| 过刊浏览| 高级检索 |
基于分类风险的半监督集成学习算法
何玉林1,2, 朱鹏辉2, 黄哲学1,2, PHILIPPE Fournier-Viger2
1.人工智能与数字经济广东省实验室(深圳) 深圳 518107;
2.深圳大学 计算机与软件学院 深圳 518060
Classification Risk-Based Semi-supervised Ensemble Learning Algorithm
HE Yulin1,2, ZHU Penghui2, HUANG Zhexue1,2, PHILIPPE Fournier-Viger2
1. Guangdong Laboratory of Artificial Intelligence and Digital Eco-nomy(Shenzhen), Shenzhen 518107;
2. College of Computer Science and Software Engineering, Shen-zhen University, Shenzhen 518060

全文: PDF (900 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 针对当前半监督集成学习算法对无标记样本预测时容易出现的标注混沌问题,文中提出基于分类风险的半监督集成学习算法(Classification Risk-Based Semi-supervised Ensemble Learning Algorithm, CR-SSEL).采用分类风险作为无标记样本置信度的评判标准,可有效衡量样本标注的不确定性程度.迭代地训练分类器,对高置信度样本进行再强化,使样本标注的不确定性逐渐降低,增强半监督集成学习算法的分类性能.在多个标准数据集上验证CR-SSEL的学习参数影响、训练过程收敛和泛化性能提升,实验表明随着基分类器个数的增加,CR-SSEL的训练过程呈收敛趋势,获得较优的分类精度.
服务
把本文推荐给朋友
加入我的书架
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
作者相关文章
何玉林
朱鹏辉
黄哲学
PHILIPPE Fournier-Viger
关键词 半监督集成学习集成学习半监督学习分类风险不确定性置信度    
Abstract:The existing semi-supervised ensemble learning algorithms commonly encounter the issue of information confusion in predicting unlabeled samples. To address this issue, a classification risk-based semi-supervised ensemble learning(CR-SSEL) algorithm is proposed. Classification risk is utilized as the criterion for evaluating the confidence of unlabeled samples. It can measure the degree of sample uncertainty effectively. By iteratively training classifiers and restrengthening the high confidence samples,the uncertainty of sample labeling is reduced and thus the classification performance of SSEL is enhanced. The impacts of learning parameters, training process convergence and improvement of generalization capability of CR-SSEL algorithm are verified on multiple standard datasets. The experimental results demonstrate that CR-SSEL algorithm presents the convergence trend of training process with an increase in the number of base classifiers and it achieves better classification accuracy.
Key wordsSemi-supervised Ensemble Learning    Ensemble Learning    Semi-supervised Learning    Classification Risk    Uncertainty    Confidence Degree   
收稿日期: 2024-01-22     
ZTFLH: TN 911.73  
基金资助:广东省自然科学基金面上项目(No.2023A1515011667)、广东省基础与应用基础研究基金粤深联合基金重点项目(No.2023B1515120020)、深圳市基础研究面上项目(No.JCYJ20210324093609026)
通讯作者: 何玉林,博士,研究员,主要研究方向为数据挖掘、机器学习、大数据系统计算技术.E-mail:yulinhe@gml.ac.cn.   
作者简介: 朱鹏辉,硕士研究生,主要研究方向为数据挖掘、机器学习.E-mail:1007435023@qq.com. 黄哲学,博士,特聘教授,主要研究方向为数据挖掘、机器学习、大数据系统计算技术.E-mail:zx.huang@szu.edu.cn. PHILIPPE Fournier-Viger,博士,特聘教授,主要研究方向为数据挖掘、人工智能、知识表示和推理、认知模型建构等.E-mail:philfv@szu.edu.cn.
引用本文:   
何玉林, 朱鹏辉, 黄哲学, PHILIPPE Fournier-Viger. 基于分类风险的半监督集成学习算法[J]. 模式识别与人工智能, 2024, 37(4): 339-351. HE Yulin, ZHU Penghui, HUANG Zhexue, PHILIPPE Fournier-Viger. Classification Risk-Based Semi-supervised Ensemble Learning Algorithm. Pattern Recognition and Artificial Intelligence, 2024, 37(4): 339-351.
链接本文:  
http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/10.16451/j.cnki.issn1003-6059.202404005      或     http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/Y2024/V37/I4/339
版权所有 © 《模式识别与人工智能》编辑部
地址:安微省合肥市蜀山湖路350号 电话:0551-65591176 传真:0551-65591176 Email:bjb@iim.ac.cn
本系统由北京玛格泰克科技发展有限公司设计开发 技术支持:support@magtech.com.cn