1.引言 在监督学习领域，人类已经取得了很大的进步，但这也意味着我们需要大量带标签的数据来训练模型，这些算法需要把这些数据扫描一遍又一遍来寻找最优模型参数。然而现实生产活动中，带标签的数据相对缺乏，海量的无标签数据没有得到充分利用，本篇博文将浅显的介绍下一种半监督方法——伪标签。 2.什么是伪标签 伪标签是将可靠的测试数据的预测结果添加到训练数据。伪标签的建立过程大概有五步：（1）利用训练数据建立模型；（2）预测未知测试数据集的标签；（3）在训练数据中加入可靠的测试数据预测值；（4）利用组合数据