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Framework di Apprendimento Collaborativo a Catena: Un Processo Collaborativo di Riparazione, Aumento e Addestramento con Pseudo-Etichette Questo framework, incentrato sulla "collaborazione a catena", realizza un ciclo chiuso di "generazione dati - riparazione logica - ottimizzazione del modello" attraverso il tracciamento automatico del percorso per la riparazione della logica dei dati, CTGAN e trasformazione quantile per garantire la qualità dei dati e l'addestramento collaborativo multi-modello guidato da pseudo-etichette per migliorare la capacità di generalizzazione. Di seguito vengono elaborati la logica di base, il supporto tecnico e l'implementazione del processo, con particolare attenzione alla descrizione dettagliata del processo dinamico di addestramento con pseudo-etichette. I. Logica di Base: Dalla Riparazione dei Dati alla Collaborazione del Modello Il framework inizia affrontando il problema delle "interruzioni logiche" nei dati: astraendo i problemi contenenti regole di salto in nodi attraverso il tracciamento automatico del percorso, costruendo un grafo di salto diretto e attraversandolo per rilevare nodi non visitati (troncamento del percorso) e nodi duplicati (logica di loop). Le regole vengono completate secondo il "principio di ripetizione" (selezione di percorsi ad alta frequenza) o il "principio statistico" (lunghezza del percorso mediana/media), garantendo che la generazione dei dati copra tutti i rami ragionevoli. Sulla base di ciò, le caratteristiche continue vengono raggruppate in combinazioni discrete attraverso la pre-elaborazione (trasformazione quantile raggruppata) e mappate a una distribuzione normale utilizzando la trasformazione integrale di probabilità. Il modello CTGAN genera dati sintetici utilizzando un WGAN-GP condizionale, combinato con la normalizzazione specifica per modalità (modellazione del modello di miscela gaussiana) e la generazione avversaria parziale PAC (disaccoppiamento dei generatori di caratteristiche) per migliorare la qualità. La post-elaborazione utilizza la corrispondenza quantile per allineare i dati generati con la distribuzione dei dati originali, integrata dalla trasformazione di Box-Cox per correggere l'asimmetria e, infine, garantisce l'applicabilità dei dati attraverso regole aziendali (ritaglio dei limiti, logica temporale). Il punto collaborativo centrale è che l'addestramento con pseudo-etichette combina i dati riparati con i dati sintetici, genera pseudo-etichette di alta qualità attraverso più modelli e le reinserisce nel riaddestramento del modello, ottenendo un ciclo di feedback positivo di "aumento dei dati - miglioramento del modello". II. Supporto Tecnico: Doppia Garanzia di Matematica e Ingegneria • Generazione Dati: Trasformazione quantile (integrale di probabilità + mappatura CDF inversa), CTGAN (funzione obiettivo WGAN-GP condizionale, perdita di Wasserstein + penalità del gradiente), post-elaborazione (corrispondenza quantile + teorema di Kolmogorov-Smirnov per garantire la coerenza della distribuzione) garantiscono la fedeltà statistica dei dati sintetici. • Collaborazione del Modello: Integrazione di 8 modelli (ANN, LightGBM, Random Forest, ecc.), utilizzando meccanismi di attenzione alle caratteristiche (migliorando i pesi delle caratteristiche chiave) e apprendimento negativo (vincolo di divergenza KL sui campioni di confine) per migliorare la robustezza. • Fondamento Teorico: Teorema di Brenier (trasformazione quantile = trasporto ottimale), dualità di Kantorovich-Rubinstein di WGAN (convergenza globale), teorema di Gliklikh (la corrispondenza quantile è asintoticamente imparziale), bilanciando il rigore statistico e la razionalità aziendale. III. Implementazione del Processo: Il Ruolo Pivotal Centrale dell'Addestramento con Pseudo-Etichette (I) Preparazione Preliminare: Modelli Iniziali e Dati Non Etichettati Innanzitutto, addestrare 8 modelli insegnanti iniziali (ANN, LightGBM, ecc.), valutare l'accuratezza utilizzando il set di validazione e registrarla; Campionamento stratificato del 30% da dati reali/sintetici come dati non etichettati