技术编号：18887659
提示：您尚未登录，请点 登 陆 后下载，如果您还没有账户请点 注 册 ，登陆完成后，请刷新本页查看技术详细信息。本发明涉及机器学习技术领域，尤其涉及一种基于交叉验证的标签补全方法、终端、装置及存储介质。背景技术基于监督学习的机器学习算法需要充足的有标签的样本来训练模型，才能达到理想的效果。在现实的应用场景中，部分(甚至大部分)训练样本的标签是缺失的，没有标签的样本将不能用于模型训练，我们通常只能放弃这些样本，这样在造成样本数据浪费的同时，也造成了用来训练机器学习模型的样本数据的不充足,从而降低了训练模型的泛化能力。目前，现有的技术方案是收集更多的有标签样本或对无标签样本进行标注。然而，人工的有标签样本的收...
注意：该技术已申请专利，请尊重研发人员的辛勤研发付出，在未取得专利权人授权前，仅供技术研究参考不得用于商业用途。
该专利适合技术人员进行技术研发参考以及查看自身技术是否侵权，增加技术思路，做技术知识储备，不适合论文引用。
请注意，此类技术没有源代码，用于学习研究技术思路。