提示词描述

链式协同学习框架：数据修复、增强和伪标签训练的协同过程 该框架以“链式协同”为中心，通过数据逻辑修复的自动路径追踪、确保数据质量的CTGAN和分位数变换，以及增强泛化能力的伪标签驱动的多模型协同训练，实现“数据生成-逻辑修复-模型优化”的闭环。以下详细阐述其核心逻辑、技术支持和过程实现，重点详述伪标签训练的动态过程。 一、核心逻辑：从数据修复到模型协同 该框架首先解决数据中的“逻辑断裂”问题——通过自动路径追踪将包含跳转规则的问题抽象成节点，构建有向跳转图，并通过遍历来检测未访问节点（路径截断）和重复节点（循环逻辑）。根据“重复原则”（选择高频路径）或“统计原则”（中位数/平均路径长度）完成规则，确保数据生成覆盖所有合理的分支。 在此基础上，通过预处理（分组分位数变换）将连续特征分组为离散组合，并使用概率积分变换将其映射到正态分布。CTGAN模型使用条件WGAN-GP生成合成数据，结合模式特定的归一化（高斯混合模型建模）和PAC部分对抗生成（解耦特征生成器）来提高质量。后处理使用分位数匹配将生成的数据与原始数据分布对齐，并辅以Box-Cox变换来校正偏度，最后通过业务规则（边界裁剪、时间逻辑）确保数据的适用性。 核心协同点在于，伪标签训练将修复后的数据与合成数据相结合，通过多个模型生成高质量的伪标签，并反馈到模型再训练中，实现“数据增强-模型改进”的正反馈循环。 二、技术支持：数学与工程的双重保障 • 数据生成：分位数变换（概率积分+逆CDF映射）、CTGAN（条件WGAN-GP目标函数，Wasserstein损失+梯度惩罚）、后处理（分位数匹配+ Kolmogorov-Smirnov定理确保分布一致性）确保合成数据的统计保真度。 • 模型协同：集成8个模型（ANN、LightGBM、Random Forest等），使用特征注意力机制（增强关键特征权重）和负学习（边界样本的KL散度约束）来提高鲁棒性。 • 理论基础：Brenier定理（分位数变换=最优传输）、WGAN的Kantorovich-Rubinstein对偶性（全局收敛）、Gliklikh定理（分位数匹配是渐近无偏的），平衡统计严谨性和业务合理性。 三、过程实现：伪标签训练的核心关键作用 （I）初步准备：初始模型和未标记数据 首先，训练8个初始教师模型（ANN、LightGBM等），使用验证集评估准确率并记录；从真实/合成数据中分层抽样30%作为未标记数据。