Полуобучаемое обучение в процессе пространственного отбора проб
arXiv:2609.07982v1 Тип уведомления: новое резюме: стандартное полууправляемое обучение (SSL), как правило, основывается на совместном использовании данных с маркировкой и немаркированной маргинализацией. Это предположение часто нарушается предвзятым механизмом пространственной выборки, когда маркировка собирается в рамках пространственно-предпринимательского или преференциального отбора участков. Мы рассматриваем это маргинальное несоответствие, пространственное автокоррелирование и пространственную нестационарность как три различных механизма, которые могут быть независимо изменены через параметр концентрации с маркировкой, масштаб пространственных протяженности и параметр прочности в случае необнаружения, а также задаем вопрос о том, каким образом несоответствие ухудшает SSL, выживают ли котлоагрегаты и многократные допущения и как можно диагностировать поражение. Используя контролируемые синтетические рамки наряду с базами данных мониторинга качества воздуха " PovertyMap-WILDS &qt; , Калифорнийским жильем, социально-экономическими системами и США, мы систематически изменяем степень несоответствия при учете пространственной автокоррелации и нестационарности. Через серию