Prompt-Beschreibung

Chained Collaborative Learning Framework: Ein kollaborativer Prozess der Datenreparatur, -augmentation und des Pseudo-Label-Trainings Dieses Framework, das sich um die "verkettete Kollaboration" dreht, erreicht einen geschlossenen Kreislauf von "Datengenerierung - Logikreparatur - Modelloptimierung" durch automatisierte Pfadverfolgung zur Datenlogikreparatur, CTGAN und Quantiltransformation zur Sicherstellung der Datenqualität und Pseudo-Label-gesteuertes Multi-Modell-Kollaborationstraining zur Verbesserung der Generalisierungsfähigkeit. Im Folgenden werden die Kernlogik, die technische Unterstützung und die Prozessimplementierung erläutert, wobei der Schwerpunkt auf der detaillierten Darstellung des dynamischen Prozesses des Pseudo-Label-Trainings liegt. I. Kernlogik: Von der Datenreparatur zur Modellkollaboration Das Framework beginnt mit der Behebung des Problems der "logischen Brüche" in den Daten – Abstrahieren von Problemen, die Sprungregeln enthalten, in Knoten durch automatisierte Pfadverfolgung, Konstruktion eines gerichteten Sprunggraphen und Traversierung zur Erkennung von nicht besuchten Knoten (Pfadabschneidung) und doppelten Knoten (Schleifenlogik). Die Regeln werden gemäß dem "Wiederholungsprinzip" (Auswahl von Pfaden mit hoher Frequenz) oder dem "statistischen Prinzip" (mittlere/durchschnittliche Pfadlänge) vervollständigt, um sicherzustellen, dass die Datengenerierung alle vernünftigen Zweige abdeckt. Darauf aufbauend werden kontinuierliche Merkmale durch Vorverarbeitung (gruppierte Quantiltransformation) in diskrete Kombinationen gruppiert und mithilfe der Wahrscheinlichkeitsintegraltransformation auf eine Normalverteilung abgebildet. Das CTGAN-Modell generiert synthetische Daten mithilfe eines bedingten WGAN-GP, kombiniert mit modusspezifischer Normalisierung (Gaußsche Mischmodellmodellierung) und PAC-partieller adversarieller Generierung (Entkopplung von Feature-Generatoren) zur Verbesserung der Qualität. Die Nachbearbeitung verwendet Quantil-Matching, um die generierten Daten an die ursprüngliche Datenverteilung anzupassen, ergänzt durch Box-Cox-Transformation zur Korrektur der Schiefe, und stellt schließlich die Anwendbarkeit der Daten durch Geschäftsregeln sicher (Begrenzung, zeitliche Logik). Der zentrale kollaborative Punkt ist, dass das Pseudo-Label-Training reparierte Daten mit synthetischen Daten kombiniert, qualitativ hochwertige Pseudo-Labels durch mehrere Modelle generiert und in das Modell-Retraining zurückführt, wodurch eine positive Rückkopplungsschleife von "Datenerweiterung - Modellverbesserung" erreicht wird. II. Technische Unterstützung: Doppelte Garantie durch Mathematik und Engineering • Datengenerierung: Quantiltransformation (Wahrscheinlichkeitsintegral + inverse CDF-Abbildung), CTGAN (bedingte WGAN-GP-Zielfunktion, Wasserstein-Verlust + Gradientenstrafe), Nachbearbeitung (Quantil-Matching + Kolmogorov-Smirnov-Theorem zur Sicherstellung der Verteilungskonsistenz) gewährleisten die statistische Genauigkeit synthetischer Daten. • Modellkollaboration: Integration von 8 Modellen (ANN, LightGBM, Random Forest usw.) unter Verwendung von Feature-Attention-Mechanismen (Erhöhung der Gewichtung wichtiger Features) und Negative Learning (KL-Divergenz-Beschränkung für Randstichproben) zur Verbesserung der Robustheit. • Theoretische Grundlage: Breniers Theorem (Quantiltransformation = optimaler Transport), Kantorovich-Rubinstein-Dualität von WGAN (globale Konvergenz), Gliklikhs Theorem (Quantil-Matching ist asymptotisch unverzerrt), Ausgewogenheit von statistischer Strenge und wirtschaftlicher Rationalität. III. Prozessimplementierung: Die zentrale Drehscheibenrolle des Pseudo-Label-Trainings (I) Vorbereitende Vorbereitung: Ausgangsmodelle und unbeschriftete Daten Trainieren Sie zunächst 8 anfängliche Lehrermodelle (ANN, LightGBM usw.), bewerten Sie die Genauigkeit mithilfe des Validierungssets und protokollieren Sie diese; Stratifizierte Stichprobenentnahme von 30 % aus realen/synthetischen Daten als unbeschriftete Daten