Pythonのsklearnメソッド　semi_supervised

2024年6月8日

scikit-learn（sklearn）のsemi_supervisedモジュールは、半教師あり学習（semi-supervised learning）アルゴリズムを実装するためのクラスと関数を提供します。半教師あり学習は、ラベル付きデータ（教師データ）とラベルなしデータ（非教師データ）を組み合わせてモデルをトレーニングし、性能向上を図るための手法です。以下は、semi_supervisedモジュールで提供される主要なクラスのいくつかです：

1. LabelPropagation: LabelPropagationクラスは、ラベル伝播（Label Propagation）アルゴリズムを実装します。このアルゴリズムは、ラベル付きデータからラベルなしデータへのラベルの伝播を行い、非教師データにラベルを割り当てます。

   python
   from sklearn.semi_supervised import LabelPropagation
   
   # LabelPropagationのインスタンス化
   label_propagation = LabelPropagation()
   
   # ラベル伝播モデルをトレーニング
   label_propagation.fit(X_labeled, y_labeled)
   
   # ラベルを予測（非教師データにラベルを割り当てる）
   y_pred = label_propagation.predict(X_unlabeled)
   

2. LabelSpreading: LabelSpreadingクラスは、ラベル拡散（Label Spreading）アルゴリズムを実装します。これはLabelPropagationと似ており、非教師データにラベルを伝播させるための手法です。

   python
   from sklearn.semi_supervised import LabelSpreading
   
   # LabelSpreadingのインスタンス化
   label_spreading = LabelSpreading()
   
   # ラベル拡散モデルをトレーニング
   label_spreading.fit(X_labeled, y_labeled)
   
   # ラベルを予測（非教師データにラベルを割り当てる）
   y_pred = label_spreading.predict(X_unlabeled)
   

半教師あり学習は、ラベルが不足している場合やラベル付けがコストがかかる場合に有用です。ラベルなしデータを活用してモデルの性能を向上させることができ、データセット全体を活用することができます。ただし、適切な半教師あり学習アルゴリズムを選択し、ハイパーパラメータを調整することが重要です。また、データの品質とラベルなしデータの選択にも注意が必要です。