对于每个机器学习项目而言，数据是基础，是不可或缺的一部分。在本文中，作者将会展示一个名为伪标签的简单的半监督学习方法，它可以通过使用无标签数据来提高机器学习模型的性能。
为了训练机器学习模型，在监督学习中，数据必须是有标签的。那这是否意味着无标签的数据对于诸如分类和回归之类的监督任务就无用了呢？当然不是! 除了使用额外数据进行数据分析，还可以将无标签数据和标签数据结合起来，一同训练半监督学习模型。
该方法的主旨思想其实很简单。首先，在标签数据上训练模型，然后使用经过训练的模型来预测无标签数据的标签，从而创建伪标签。此外，将标签数据和新生成的伪标签数据结合起来作为新的训练数据。具体步骤如下：
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将有标签部分数据分为两份：train_set&validation_set，并训练出最优的model1
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用model1对未知标签数据(test_set)进行预测，给出伪标签结果pseudo-labeled
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将train_set中抽取一部分做新的validation_set，把剩余部分与pseudo-labeled部分融合作为新的train_set，训练出最优的model2
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再用model2对未知标签数据(test_set)进行预测，得到最终的final result label
