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2025-11-25 发布于四川
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Vol.52No.11计算机与数字工程总第421期

3202ComputerDigitalEngineering第52卷

2024年第11期

一种稳健的半监督自训练分类方法∗

陈梦醒樊亚莉胡毓榆

（上海理工大学理学院上海200093）

摘要半监督自训练分类器性能很大程度上依赖于伪标签的质量。论文提出一种稳健的带有正则化的逻辑回归

半监督自训练分类方法。该方法首先在有标签数据集上训练带有正则化项的逻辑回归模型作为初始分类器，然后使用随

机森林训练残差模型和稳健马氏距离提高伪标签的质量，提升半监督自训练分类器性能。数值实验结果验证了算法的准确

性和稳健性。

关键词半监督分类；自训练分类；稳健马氏距离；随机森林；残差模型

中图分类号TP181DOI：10.3969/j.issn.1672-9722.2024.11.004

ARobustSemi-supervisedSelf-trainingClassificationMethod

CHENMengxingFANYaliHUYuyu

（CollegeofScience，UniversityofShanghaiforScienceandTechnology，Shanghai200093）

AbstractTheperformanceofsemi-supervisedself-trainingclassifierlargelydependsonthequalityofpseudolabels.This

paperproposesarobustsemi-supervisedclassificationmethodforlogisticregressionwithregularization，usingarandomforest

trainingresidualmodelandrobustMahalanobisdistancetoimprovethequalityofpseudo-labels.Alargenumberofexperiments

havebeencarriedouttoevaluatethealgorithm.

KeyWordssemi-supervisedclassification，self-training，robustMahalanobisdistance，randomforest，residualmodel

ClassNumberTP181

结果；主动学习方法需要人工标注特殊样本重新投

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