半监督学习是高效利用少量标注与大量未标注数据的关键路径，核心是让模型从数据分布中挖掘结构信息以提升泛化能力；适用于标注成本高、未标注数据远多于已标注数据且同分布的场景；主流策略包括自训练、一致性正则和图半监督，均有成熟Python实现。
缺标签数据在实际项目中很常见，半监督学习是高效利用少量标注+大量未标注数据的关键路径。核心思路不是“等标签”，而是让模型自己从数据分布中挖掘结构信息，辅助提升泛化能力。
当满足以下至少两点时，半监督方法往往比单纯丢弃无标签样本或强行人工补标更划算：
不用从零造轮子，主流策略已有成熟封装，重点是选对方法+调好关键参数：
sklearn.ensemble.RandomForestClassifier + predict_proba手动实现；更推荐用red">modAL库的ActiveLearner模块，支持置信度阈值控制和自动样本筛选。sklearn.semi_supervised.LabelPropagation和LabelSpreading，适合中小规模（
半监督效果不稳定？大概率卡在这几个实操环节：
立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；
sklearn.ensemble.IsolationForest）或聚类（KMeans）粗筛一遍再投入训练基本上就这些。半监督不是魔法，它放大你已有标注的质量，也放大数据本身的偏差。动手前花半天检查数据分布和标注逻辑，比调三天超参更管用。
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