以IEEE-CIS-Fraud-Detection比賽為例

半監督訓練思想：

test集沒有標簽，咋辦呢？

train集先建立一個model，Score要求在0.95以上；

把該model預測得到的test的標簽值isFraud賦值給test.

這樣，test集的isFraud就有了類別標簽，上述的這種打標簽的方式，稱為"偽標簽"。

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然后，把train和打了"偽標簽的test集縱向拼接在一起，訓練一個新的model.

用這個新的model去預測test集，這樣預測的結果，會讓你在LB上的效果有一定的提升，

當然，別指望提升幾個百分點, 提升幾個千分點、萬分點還是有可能的。

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代碼如下(可能會需要16G內存以上的電腦才能跑)：

https://github.com/appleyuchi/TPU_GPU_Code/blob/master/偽標簽法.ipynb

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的半监督训练－思想与代码实践的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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