偽ラベルPU学習

本論文では、一部の正例のみがラベル付けされている問題(PU学習)に対して、未ラベルサンプルに対して事前知識に基づいて偽ラベルを付与する手法を提案する。これにより、従来のPU学習手法では発見できなかった隠れた正例を発見できるようになる。