我们在解决监督机器学习的问题上取得了巨大的进步。这也意味着我们需要大量的数据来构建我们的图像分类器。但是，这并不是人类思维的学习方式。一个人的大脑不需要上百万个数据来进行训练，需要通过多次迭代来完成相同的图像来理解一个主题。它所需要的只是在基础模式上用几个指导点训练自己。显然，我们在当前的机器学习方法中缺少一些东西。我们能否可以建立一个系统，能够要求最低限度的监督，并且能够自己掌握大部分的任务。

本文将介绍一种称为伪标签（Pseudo-Labelling）的技术。我会给出一个直观的解释，说明伪标签是什么，然后提供一个实际的实现。

比方说，我们有一个简单的图像分类问题。训练数据由两个被标记的图像Eclipse（日食）和Non-eclipse（非日食）组成，如下所示。

我们需要从非日食图像中对日食的图像进行分类。但是，问题是我们需要在仅仅两张图片的训练集上建立我们的模型。

因此，为了应用任何监督学习算法，我们需要更多的数据来构建一个鲁棒性的模型。为了解决这个问题，我们找到了一个简单的解决方案，我们从网上下载一些图片来增加我们的训练数据。

但是，对于监督的方法，我们也需要这些图像的标签。因此，我们手动将每个图像分类为如下所示的类别。

在对这些数据进行监督的算法之后，我们的模型肯定会比在训练数据中包含两个图像的模型表现得更突出。但是这种方法只适用于解决较小目的的问题，因为对大型数据集的注释可能非常困难且昂贵。

因此，我们定义了一种不同类型的学习，即半监督学习，即使用标签数据(受监督的学习)和不加标签的数据(无监督的学习)。

因此，让我们了解不加标签的数据如何有助于改进我们的模型。

考虑如下所示的情况：

你只有两个属于两个不同类别的数据点，而所绘制的线是任何受监督模型的决策边界。现在，假设我们将一些不加标记的数据添加到这个数据中，如下图所示。

如果我们注意到上面两个图像之间的差异，你可以说，在添加了不加标签的数据之后，我们的模型的决策边界变得更加准确。因此，使用不加标签数据的好处是:

1.被贴上标签的数据既昂贵又困难，而没有标签的数据则是充足而廉价的。

2.它通过更精确的决策边界来改进模型的鲁棒性。

现在，我们对半监督学习有了一个基本的了解。有多种不同的技术在应用着半监督学习，在本文中，我们将尝试理解一种称为伪标签的技术。

在这种技术中，我们不需要手动标记不加标签的数据，而是根据标签的数据给出近似的标签。让我们通过分解如下图所示的步骤来使它更容易理解。

第一步：使用标签数据训练模型

第二步：使用训练的模型为不加标签的数据预测标签

第三步：同时使用pseudo和标签数据集重新训练模型

在第三步中训练的最终模型用于对测试数据的最终预测。

现在，我们将使用来自AV数据处理平台的大市场销售（Big Mart Sales）问题。因此，让我们从下载数据部分中的训练和测试文件开始。

那么，让我们从导入基本库开始。

现在，看一下我们下载的训练和测试文件，并进行一些基本的预处理，以形成模型。

从不同的监督学习算法开始，让我们来看看哪一种算法给了我们最好的结果。

我们可以看到XGB算法为我们提供了最佳的模型性能。注意，我没有为了本文的简单性而调整任何算法的参数。

现在，让我们来实现伪标签，为了这个目的，我将使用测试数据作为不加标签的数据。