Tri-training算法

资 源 简 介

Tri-training算法

详 情 说 明

Tri-training算法是一种半监督学习的协同训练方法，通过结合多个分类器的预测结果来提升模型性能。其核心思想是利用不同分类器之间的差异性，在未标记数据上相互提供伪标签，从而扩大训练集规模。

在该实现中，算法选择了支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）和朴素贝叶斯（Naive Bayes）这三个基础分类器。这几种模型各有特点：SVM擅长处理高维数据，KNN对局部模式敏感，而朴素贝叶斯假设特征独立性但计算高效。它们的差异性正是协同训练有效的关键。

算法首先用少量已标记数据分别训练三个分类器，然后对未标记数据进行预测。只有当某两个分类器对某个样本的预测一致时，才会将该样本及其伪标签加入第三个分类器的训练集。这种投票机制有效降低了噪声数据的引入。迭代过程中，分类器不断用新标注的数据进行增量训练，逐步提升各自的泛化能力。

Tri-training的优势在于： 减少对人工标注数据的依赖 通过分类器间的交叉验证提高伪标签质量 适用于不同分类器的组合，扩展性强

该算法特别适合标注成本高但未标记数据丰富的场景，如文本分类、图像识别等领域。需要注意的是，初始分类器的性能和差异性对最终结果影响较大，实践中需谨慎选择基分类器组合。