提示詞描述

鏈式協同學習框架：數據修復、擴增與偽標籤訓練的協同流程 此框架以「鏈式協同」為中心，透過自動路徑追蹤進行數據邏輯修復、CTGAN 與分位數轉換確保數據品質，以及偽標籤驅動的多模型協同訓練提升泛化能力，實現「數據生成 - 邏輯修復 - 模型優化」的閉環。以下將詳細闡述其核心邏輯、技術支援與流程實施，並重點說明偽標籤訓練的動態過程。 I. 核心邏輯：從數據修復到模型協同 框架首先解決數據中的「邏輯斷點」問題——將包含跳轉規則的問題抽象成節點，透過自動路徑追蹤構建有向跳轉圖，並遍歷以檢測未訪問節點（路徑截斷）和重複節點（循環邏輯）。根據「重複原則」（選擇高頻路徑）或「統計原則」（中位數/平均路徑長度）完成規則，確保數據生成涵蓋所有合理分支。 在此基礎上，透過預處理（分組分位數轉換）將連續特徵分組為離散組合，並使用機率積分轉換將其映射到常態分佈。CTGAN 模型使用條件 WGAN-GP 生成合成數據，結合模式特定正規化（高斯混合模型建模）和 PAC 部分對抗生成（解耦特徵生成器）以提高品質。後處理使用分位數匹配將生成的數據與原始數據分佈對齊，並輔以 Box-Cox 轉換來校正偏度，最終透過業務規則（邊界裁剪、時間邏輯）確保數據的適用性。 核心協同點在於偽標籤訓練將修復後的數據與合成數據結合，透過多個模型生成高品質的偽標籤，並回饋到模型重新訓練中，實現「數據擴增 - 模型改進」的正向回饋迴圈。 II. 技術支援：數學與工程的雙重保障 • 數據生成：分位數轉換（機率積分 + 反 CDF 映射）、CTGAN（條件 WGAN-GP 目標函數、Wasserstein 損失 + 梯度懲罰）、後處理（分位數匹配 + Kolmogorov-Smirnov 定理確保分佈一致性）確保合成數據的統計保真度。 • 模型協同：整合 8 個模型（ANN、LightGBM、Random Forest 等），使用特徵注意力機制（增強關鍵特徵權重）和負學習（邊界樣本的 KL 散度約束）來提高魯棒性。 • 理論基礎：Brenier 定理（分位數轉換 = 最佳傳輸）、WGAN 的 Kantorovich-Rubinstein 對偶性（全局收斂）、Gliklikh 定理（分位數匹配是漸近無偏的），平衡統計嚴謹性和業務合理性。 III. 流程實施：偽標籤訓練的核心樞紐作用 (I) 初步準備：初始模型與未標記數據 首先，訓練 8 個初始教師模型（ANN、LightGBM 等），使用驗證集評估準確性並記錄；從真實/合成數據中分層抽樣 30% 作為未標記數據。