Tri-training算法源码

资 源 简 介

Tri-training算法源码

详 情 说 明

Tri-training算法是一种经典的半监督学习协同训练方法，通过三个分类器的相互协作来利用未标记数据。该算法巧妙避免了传统协同训练对数据视图的严格要求，适用于更广泛的机器学习场景。

核心实现思路主要分为三个阶段： 初始分类器训练阶段：首先使用有限的已标记数据分别训练三个不同的基分类器（如SVM、决策树等）。这些分类器最好具有较大差异性，以形成互补优势。

2.协同标记阶段：对未标记数据进行预测时，当某两个分类器对某个样本的预测达成一致且置信度较高时，将该样本及其伪标签加入第三个分类器的训练集。这个过程采用动态阈值机制控制伪标签的质量。

3.迭代优化阶段：三个分类器在扩充的训练集上重新训练，通过多轮迭代逐步提高各自的泛化能力。算法终止条件通常设置为分类器性能趋于稳定或达到最大迭代次数。

技术亮点在于通过三重校验机制有效降低了伪标注的错误传播风险，相比传统自训练方法显著提升了模型鲁棒性。实际应用中需要注意基分类器的多样性设计，以及置信度阈值的自适应调整策略。

该算法特别适合标记数据稀缺的场景，如在医疗图像分析、网络文本分类等领域，通过充分利用大量未标记数据，可以在不增加标注成本的情况下显著提升模型性能。