Bayesian Semi-Supervised Learning (BSSL) for spectral variable selection

2025-06-19

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AI

DOI：10.1016/j.saa.2025.126483

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摘要

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• 设计了一种贝叶斯半监督学习(BSSL)变量选择方法。 • 通过使用贝叶斯理论和最大似然估计(MLE)来考虑变量选择中的不确定性。 • 采用伪标签自学习方法来缓解分布偏移。 • BLR-VS在准确性和可解释性方面表现出良好的性能。 • BSSL增强了回归性能的鲁棒性和泛化能力。