punct学习方法 pu learning

PU-Learning（Positive-Unlabeled Learning）是一种针对只有正样本和未标记数据的半监督学习方法，广泛应用于推荐系统、金融风控等领域。以下是其核心要点：

1. 基本概念

2. 核心方法

1. 有偏采样：从U中选择高概率负例构建初始训练集。

2. 迭代训练：用新标记数据训练分类器，逐步优化。

3. 技术挑战

4. 应用场景

5. Python实现

```python

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

假设X_p为正样本特征，X_u为未标记样本特征

clf = RandomForestClassifier

clf.fit(X_p + X_u_sampled, labels) 初始训练

```

如需进一步了解具体算法细节或代码实现，可参考相关研究论文或开源项目。