Описание промпта

Фреймворк Цепочечного Совместного Обучения: Совместный Процесс Восстановления, Аугментации Данных и Обучения с Псевдо-Метками Этот фреймворк, основанный на "цепочечном сотрудничестве", реализует замкнутый цикл "генерация данных - исправление логики - оптимизация модели" посредством автоматического отслеживания путей для исправления логики данных, CTGAN и квантильного преобразования для обеспечения качества данных, и совместного обучения нескольких моделей, управляемого псевдо-метками, для повышения способности к обобщению. Ниже подробно рассматриваются основная логика, техническая поддержка и реализация процесса, с акцентом на детализацию динамического процесса обучения с псевдо-метками. I. Основная Логика: От Восстановления Данных к Совместной Работе Моделей Фреймворк начинает с решения проблемы "логических разрывов" в данных — абстрагируя проблемы, содержащие правила переходов, в узлы посредством автоматического отслеживания путей, построения направленного графа переходов и обхода для обнаружения непосещенных узлов (усечение пути) и дублирующихся узлов (логика зацикливания). Правила завершаются в соответствии с "принципом повторения" (выбор высокочастотных путей) или "статистическим принципом" (медианная/средняя длина пути), гарантируя, что генерация данных охватывает все разумные ветви. На основе этого непрерывные признаки группируются в дискретные комбинации посредством предварительной обработки (групповое квантильное преобразование) и отображаются в нормальное распределение с использованием интегрального вероятностного преобразования. Модель CTGAN генерирует синтетические данные с использованием условного WGAN-GP, в сочетании с модально-специфической нормализацией (моделирование гауссовской смесью) и PAC частичной состязательной генерацией (разделение генераторов признаков) для повышения качества. Постобработка использует квантильное сопоставление для согласования сгенерированных данных с исходным распределением данных, дополненное преобразованием Бокса-Кокса для коррекции асимметрии, и, наконец, обеспечивает применимость данных посредством бизнес-правил (обрезание границ, временная логика). Основной момент сотрудничества заключается в том, что обучение с псевдо-метками объединяет восстановленные данные с синтетическими данными, генерирует высококачественные псевдо-метки с помощью нескольких моделей и возвращает их в переобучение модели, достигая положительной обратной связи "аугментация данных - улучшение модели". II. Техническая Поддержка: Двойная Гарантия Математики и Инженерии • Генерация Данных: Квантильное преобразование (интеграл вероятности + обратное отображение CDF), CTGAN (условная целевая функция WGAN-GP, потеря Вассерштейна + штраф за градиент), постобработка (квантильное сопоставление + теорема Колмогорова-Смирнова для обеспечения согласованности распределения) обеспечивают статистическую достоверность синтетических данных. • Совместная Работа Моделей: Интеграция 8 моделей (ANN, LightGBM, Random Forest и т. д.), с использованием механизмов внимания к признакам (усиление весов ключевых признаков) и негативного обучения (ограничение KL-дивергенции на граничных выборках) для повышения устойчивости. • Теоретическая Основа: Теорема Бренье (квантильное преобразование = оптимальная транспортировка), двойственность Канторовича-Рубинштейна WGAN (глобальная сходимость), теорема Гликлиха (квантильное сопоставление асимптотически несмещено), балансирование статистической строгости и бизнес-рациональности. III. Реализация Процесса: Ключевая Роль Обучения с Псевдо-Метками (I) Предварительная Подготовка: Начальные Модели и Неразмеченные Данные Сначала обучите 8 начальных моделей-учителей (ANN, LightGBM и т. д.), оцените точность, используя набор валидации, и запишите ее; Стратифицированная выборка 30% из реальных/синте