论文研究 结合主动学习与置信度投票的集成自训练方法.pdf

基于集成学习的自训练算法是一种半监督算法，不少学者通过集成分类器类别投票或平均置信度的方法选择可靠样本。基于置信度的投票策略倾向选择置信度高的样本或置信度低但投票却一致的样本进行标记，后者这种情形可能会误标记靠近决策边界的样本，而采用异构集成分类器也可能会导致各基分类器对高置信度样本的类别标记不同，从而无法将其有效加入到有标记样本集。提出了结合主动学习与置信度投票策略的集成自训练算法用来解决上述问题。该算法合理调整了投票策略，选择置信度高且投票一致的无标记样本加以标注，同时利用主动学习对投票不一致而置信度较低的样本进行人工标注，以弥补集成自训练学习只关注置信度高的样本，而忽略了置信度低的样本的