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介绍

半监督学习（Semi-Supervised Learning，SSL）是机器学习领域中的一个重要分支，它结合了监督学习和无监督学习的思想，用于处理标签数据稀缺而无标签数据丰富的场景。
常用方法：

• Self Training自训练
• Label Propagation标签传播
• Label Spreading标签扩散

一、Self Training自训练

1、介绍

Self Training自训练是一种简单的半监督学习方法，它首先使用已标记的数据训练一个监督学习模型。然后，该模型用于预测未标记数据的标签。预测最自信的标签可以被选择添加到训练集中，然后模型在新的、更大的训练集上重新训练。先训练一个小模型，再继续预测标签，类似于迁移学习。当无标签数据和有标签数据分布相同时，使用自训练方法效果最佳。

2、代码示例

• 读入数据

from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell
InteractiveShell.ast_node_interactivity = "all"

import numpy as np
import pandas as pd
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")

# 数据预处理计算函数
def preprocessing(df):
    from sklearn.impute import SimpleImputer
    from sklearn.preprocessing import StandardScaler
    from sklearn.pipeline import Pipeline
    from sklearn.preprocessing import OrdinalEncoder
    from sklearn.compose import ColumnTransformer
    
    cat_cols= df.select_dtypes(include=["object"])   # 分类型变量
    num_cols= df.select_dtypes(include=["int", "float"])   # 数值型变量

    # 连续型数据
    num_imp= SimpleImputer(strategy='mean')  # 缺失值
    num_std= StandardScaler()  # 标准化
    num_pipeline= Pipeline(steps=[("num_imp", num_imp), ("num_std", num_std)])
    # 分类型数据
    cat_imp= SimpleImputer(strategy="most_frequent")  # 缺失值
    cat_encode= OrdinalEncoder()   # 数据编码
    cat_pipeline= Pipeline(steps=[("cat_imp", cat_imp), ("cat_encode", cat_encode)])

    col_trans= ColumnTransformer(transformers=[("num_pipeline", num_pipeline, num_cols.columns),
                                           ("cat_pipeline", cat_pipeline, cat_cols.columns),])
    # 数据集处理的计算
    transfer= col_trans.fit(df)
    return transfer

# 读入数据
raw_data= pd.read_csv('半监督学习.csv')
labels= raw_data.pop("resp_flag")  # 标签

• 缺失数据对比

print("缺失值/总样本："+str(labels.isnull().sum())+"/"+str(len(labels)))

• 数据处理
  注意：切分的测试数据集一定是有标签的样本

# sklearn中的半监督学习算法要求，所有缺失的标签必须用-1填充
labels_fill= labels.fillna(-1)

# 特征数据处理
transfer= preprocessing(raw_data)
data_trans= transfer.transform(raw_data)

data_concat= pd.concat([labels_fill, pd.DataFrame(data_trans)], axis= 1)

# 保存一部分有标签样本作为测试集
mask_labeled= (labels_fill != -1)
mask_unlabeled= (labels_fill == -1)

data_labeled= data_concat[mask_labeled]
data_unlabeled= data_concat[mask_unlabeled]

# 切分测试集
from sklearn.model_selection  import train_test_split
train, test= train_test_split(data_labeled, test_size=0.2, stratify= data_labeled["resp_flag"], random_state= 42)

Xtrain= pd.concat([train, data_unlabeled])
Ytrain= Xtrain.pop("resp_flag")

• 使用模型

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
RF= RandomForestClassifier(oob_score=True)

# Self Training
from sklearn.semi_supervised import SelfTrainingClassifier
RF_self_training= SelfTrainingClassifier(RF)
RF_self_training.fit(Xtrain, Ytrain)

# 测试集模型评估
Xtest= test
Ytest= Xtest.pop("resp_flag")

from sklearn.metrics import roc_auc_score
print("AUC: ", roc_auc_score(Ytest, RF_self_training.predict_proba(Xtest)[:, 1]))

3、参数解释

base_estimator: BaseEstimator,# 基学习器
threshold: Float = 0.75,# 默认阈值0.75，大于0.75，小于0.25会被打标签，该参数比k_best更为常用
criterion: Literal['threshold', 'k_best'] = "threshold",# 默认值threshold，为该值时和threshold参数相同，即设阈值，k_best超参数阈值，如为10，则不考虑预测概率，只取排名前10的打标签
k_best: Int = 10,# 超参数阈值，如为10，则不考虑预测概率，只取排名前10的打标签
max_iter: int | None = 10,# 最大迭代次数
verbose: bool = False

二、Label Propagation（标签传播）

在sklearn中，基于图算法的半监督学习有Label Propagation和Label Spreading两种。他们的主要区别是第二种方法带有正则化机制。

1、介绍

Label Propagation（标签传播）基本原理：Label Propagation算法基于图理论。算法首先构建一个图，其中每个节点代表一个数据点，无论是标记的还是未标记的。节点之间的边代表数据点之间的相似性。算法的目的是通过图传播标签信息，使未标记数据获得标签。

关键特点：
相似性度量：通常使用K近邻（KNN）或者基于核的方法来定义数据点之间的相似性。
标签传播：标签信息从标记数据点传播到未标记数据点，通过迭代过程实现。
适用场景：适合于数据量较大、标记数据稀缺的情况。

• 以环形数据为例，绿色全是为打标签的数据：
  
  打标签后数据结果如图：

from sklearn.semi_supervised import LabelPropagation

label_propagation = LabelPropagation(kernel="knn")
label_propagation.fit(X, labels)

output= np.asarray(label_propagation.transduction_)
outer_numbers = np.where(output == outer)[0]
inner_numbers = np.where(output == inner)[0]

plt.figure(figsize=(4, 4))
plt.scatter(X[outer_numbers, 0], X[outer_numbers, 1],)
plt.scatter(X[inner_numbers, 0], X[inner_numbers, 1],);

2、代码示例

from sklearn.semi_supervised import LabelPropagation

label_propagation = LabelPropagation(kernel="knn")
label_propagation.fit(Xtrain, Ytrain)

Ytrain_propagation= label_propagation.transduction_

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
RF_propagation= RandomForestClassifier(oob_score=True)
RF_propagation.fit(Xtrain, Ytrain_propagation)

print("AUC: ", roc_auc_score(Ytest, RF_propagation.predict_proba(Xtest)[:, 1]))

3、参数解释

    kernel: ((...) -> Any) | Literal['knn', 'rbf'] = "rbf",# knn：k近邻，RBF核用于计算图中节点之间的相似度。这些相似度值随后用于传播标签信息，从而根据相邻节点的标签来预测未知节点的标签，rbf函数和正态分布比较相似
    *,
    gamma: Float = 20, # rbf函数的系数，可以简单理解为正态分布的方差
    n_neighbors: Int = 7, # 附近的7个样本，哪个样本多，就打成哪个标签，为knn时生效
    max_iter: Int = 1000,# 迭代次数
    tol: float = 0.001,# 算法收敛的阈值
    n_jobs: Int | None = None

三、Label Spreading（标签扩散）

1、介绍

基本原理：Label Spreading和Label Propagation非常相似，但在处理标签信息和正则化方面有所不同。它同样基于构建图来传播标签。

关键特点：
正则化机制：Label Spreading引入了正则化参数，可以控制标签传播的过程，使算法更加健壮。
稳定性：由于正则化的存在，Label Spreading在面对噪声数据时通常比Label Propagation更稳定。
适用场景：同样适用于有大量未标记数据的情况，尤其当数据包含噪声或者不完全标记时。

2、代码示例

from sklearn.semi_supervised import LabelSpreading

label_spreading = LabelSpreading(kernel="knn", alpha= 0.2)
label_spreading.fit(Xtrain, Ytrain)

Ytrain_spreading= label_spreading.transduction_

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
RF_spreading= RandomForestClassifier(oob_score=True)
RF_spreading.fit(Xtrain, Ytrain_spreading)

print("AUC: ", roc_auc_score(Ytest, RF_spreading.predict_proba(Xtest)[:, 1]))

3、参数解释

	kernel: ((...) -> Any) | Literal['rbf', 'knn'] = "rbf",
    *,
    gamma: Float = 20,
    n_neighbors: Int = 7,
    alpha: Float = 0.2, # 正则化参数，用于控制算法对标签平滑的程度，值较小时，会更强调邻居节点信息，值较大时，更倾向于保持原始标签
    max_iter: Int = 30,
    tol: Float = 0.001, # 算法收敛的阈值
    n_jobs: Int | None = None