Tri-Training是半监督协同训练的代表性算法之一,它运用统计技术标记置信度,并结合噪音学习理论进行无标记样本分类。当扩充样本训练集不满足噪音学习理论时,会进行随机采样,针对传统Tri-Training算法随机选取基础分类器的扩充训练样本集会引入噪声这一缺陷,通过更改扩充样本训练集选取方式,剔除可能提高分类误差的样本。在健康大数据集上进行一系列验证试验,实验结果表明,改进的算法优于原始算法,降低分类错误率。
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