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連鎖型協調学習フレームワーク：データ修復、拡張、疑似ラベル学習の協調プロセス このフレームワークは、「連鎖型協調」を中心に、「データ生成 - ロジック修復 - モデル最適化」の閉ループを実現します。データロジック修復のための自動パス追跡、データ品質を保証するCTGANと分位点変換、汎化能力を高める疑似ラベル駆動型マルチモデル協調学習を使用します。以下では、その中核となるロジック、技術サポート、プロセス実装について、特に疑似ラベル学習の動的プロセスに焦点を当てて詳述します。 I. 中核ロジック：データ修復からモデル協調へ このフレームワークは、データの「論理的な断絶」の問題に対処することから始まります。ジャンプルールを含む問題を自動パス追跡によってノードに抽象化し、有向ジャンプグラフを構築し、未訪問ノード（パスの切断）と重複ノード（ループロジック）を検出するためにトラバースします。「反復原理」（高頻度パスの選択）または「統計原理」（中央値/平均パス長）に従ってルールを完成させ、データ生成がすべての合理的な分岐を網羅するようにします。 これに基づいて、連続特徴量は、前処理（グループ化された分位点変換）によって離散的な組み合わせにグループ化され、確率積分変換を使用して正規分布にマッピングされます。CTGANモデルは、条件付きWGAN-GPを使用して合成データを生成し、モード固有の正規化（ガウス混合モデルモデリング）とPAC部分敵対的生成（特徴量ジェネレーターの分離）を組み合わせて品質を向上させます。後処理では、分位点マッチングを使用して生成されたデータを元のデータ分布に合わせ、歪度を修正するためにBox-Cox変換を補完し、最後にビジネスルール（境界のトリミング、時間的ロジック）を通じてデータの適用性を保証します。 中核となる協調ポイントは、疑似ラベル学習が修復されたデータと合成データを組み合わせ、複数のモデルを通じて高品質の疑似ラベルを生成し、モデルの再トレーニングにフィードバックすることで、「データ拡張 - モデル改善」の正のフィードバックループを実現することです。 II. 技術サポート：数学とエンジニアリングの二重の保証 • データ生成：分位点変換（確率積分 + 逆累積分布関数マッピング）、CTGAN（条件付きWGAN-GP目的関数、Wasserstein損失 + 勾配ペナルティ）、後処理（分位点マッチング + コルモゴロフ-スミルノフ定理による分布の一貫性の保証）により、合成データの統計的忠実性を保証します。 • モデル協調：8つのモデル（ANN、LightGBM、Random Forestなど）の統合、特徴量アテンションメカニズム（キーとなる特徴量の重みの強調）とネガティブ学習（境界サンプルに対するKLダイバージェンス制約）を使用して、ロバスト性を向上させます。 • 理論的基礎：Brenierの定理（分位点変換 = 最適輸送）、WGANのKantorovich-Rubinstein双対性（グローバル収束）、Gliklikhの定理（分位点マッチングは漸近的に不偏）、統計的厳密さとビジネスの合理性のバランスを取ります。 III. プロセス実装：疑似ラベル学習の中核となるピボットの役割 (I) 事前準備：初期モデルとラベルなしデータ まず、8つの初期教師モデル（ANN、LightGBMなど）をトレーニングし、検証セットを使用して精度を評価し、記録します。実データ/合成データから30%を層化サンプリングして、ラベルなしデータとして使用します。