Description du prompt

Cadre d'apprentissage collaboratif en chaîne : Un processus collaboratif de réparation, d'augmentation et d'entraînement par pseudo-étiquettes. Ce cadre, centré sur la "collaboration en chaîne", réalise une boucle fermée de "génération de données - réparation logique - optimisation du modèle" grâce au traçage automatisé des chemins pour la réparation de la logique des données, à CTGAN et à la transformation quantile pour garantir la qualité des données, et à l'entraînement collaboratif multi-modèles piloté par des pseudo-étiquettes pour améliorer la capacité de généralisation. Ce qui suit détaille la logique centrale, le support technique et la mise en œuvre du processus, en mettant l'accent sur le processus dynamique de l'entraînement par pseudo-étiquettes. I. Logique centrale : De la réparation des données à la collaboration des modèles Le cadre commence par traiter le problème des "ruptures logiques" dans les données - en abstrayant les problèmes contenant des règles de saut en nœuds grâce au traçage automatisé des chemins, en construisant un graphe de saut dirigé et en le parcourant pour détecter les nœuds non visités (troncature de chemin) et les nœuds dupliqués (logique de boucle). Les règles sont complétées selon le "principe de répétition" (sélection des chemins à haute fréquence) ou le "principe statistique" (longueur médiane/moyenne du chemin), garantissant que la génération de données couvre toutes les branches raisonnables. Sur cette base, les caractéristiques continues sont regroupées en combinaisons discrètes par le biais d'un prétraitement (transformation quantile groupée) et mappées sur une distribution normale à l'aide de la transformation intégrale de probabilité. Le modèle CTGAN génère des données synthétiques à l'aide d'un WGAN-GP conditionnel, combiné à une normalisation spécifique au mode (modélisation par modèle de mélange gaussien) et à une génération contradictoire partielle PAC (découplage des générateurs de caractéristiques) pour améliorer la qualité. Le post-traitement utilise la correspondance quantile pour aligner les données générées sur la distribution des données originales, complétée par la transformation de Box-Cox pour corriger l'asymétrie, et garantit finalement l'applicabilité des données grâce à des règles métier (découpage des limites, logique temporelle). Le point de collaboration central est que l'entraînement par pseudo-étiquettes combine les données réparées avec les données synthétiques, génère des pseudo-étiquettes de haute qualité grâce à plusieurs modèles et les réinjecte dans le réentraînement du modèle, réalisant ainsi une boucle de rétroaction positive d'"augmentation des données - amélioration du modèle". II. Support technique : Double garantie des mathématiques et de l'ingénierie • Génération de données : La transformation quantile (intégrale de probabilité + mappage CDF inverse), CTGAN (fonction objectif WGAN-GP conditionnelle, perte de Wasserstein + pénalité de gradient), le post-traitement (correspondance quantile + théorème de Kolmogorov-Smirnov pour garantir la cohérence de la distribution) garantissent la fidélité statistique des données synthétiques. • Collaboration des modèles : Intégration de 8 modèles (ANN, LightGBM, Random Forest, etc.), utilisant des mécanismes d'attention aux caractéristiques (renforcement des poids des caractéristiques clés) et l'apprentissage négatif (contrainte de divergence KL sur les échantillons limites) pour améliorer la robustesse. • Fondement théorique : Le théorème de Brenier (transformation quantile = transport optimal), la dualité de Kantorovich-Rubinstein de WGAN (convergence globale), le théorème de Gliklikh (la correspondance quantile est asymptotiquement non biaisée), équilibrant la rigueur statistique et la rationalité commerciale. III. Mise en œuvre du processus : Le rôle central de l'entraînement par pseudo-étiquettes (I) Préparation préliminaire : Modèles initiaux et données non étiquetées Tout d'abord, entraînez 8 modèles enseignants initiaux (ANN, LightGBM, etc.), évaluez la précision à l'aide de l'ensemble de validation et enregistrez-la ; Échantillonnage stratifié de 30 % à partir de données réelles/synthétiques en tant que données non étiquetées.