AutoGluon Tabular中伪标签训练与refit_full()的兼容性问题分析

背景介绍

AutoGluon作为一款强大的自动化机器学习工具，其Tabular模块在处理表格数据时表现出色。其中fit_pseudolabel()方法允许用户利用未标记数据通过伪标签技术提升模型性能，这在数据标注成本高昂的场景下尤为有用。

伪标签技术原理

伪标签技术的基本流程是先用有标签数据训练初始模型，然后用这个模型预测无标签数据，将高置信度的预测结果作为伪标签，最后将有标签数据和伪标签数据合并用于重新训练模型。AutoGluon的fit_pseudolabel()方法实现了这一过程，但当前文档缺乏对具体实现细节的说明。

问题现象

在实际使用中发现，当同时使用fit_pseudolabel()和refit_full()方法时，模型性能会出现异常：

1. 仅使用500条真实标签数据时，模型性能为基准水平
2. 加入8824条带有2%错误率的伪标签数据后，各项指标显著提升
3. 但在调用refit_full()后，伪标签带来的性能提升完全消失，甚至低于基准水平

技术分析

refit_full()方法的设计初衷是在模型选择完成后，使用全部可用数据重新训练最佳模型。但当它与伪标签技术结合时，可能出现以下问题：

1. 数据流不一致：refit_full()可能没有正确处理伪标签数据的特殊性质
2. 权重分配问题：伪标签数据与真实标签数据在重新训练时可能没有得到合理加权
3. 模型继承缺陷：从伪标签训练阶段到refit_full阶段的模型参数传递可能存在问题

解决方案建议

针对这一问题，建议采取以下临时解决方案：

1. 避免在伪标签训练后立即调用refit_full()
2. 如果需要使用全部数据，可以考虑手动合并数据集后重新训练
3. 监控模型在验证集上的表现，确保性能没有意外下降

最佳实践

在使用AutoGluon的伪标签功能时，应注意：

1. 严格控制伪标签质量，可通过设置置信度阈值筛选
2. 评估伪标签数据与真实数据的分布一致性
3. 分阶段验证模型性能，特别是在使用refit_full()等后处理方法时

总结

伪标签技术是提升小样本学习性能的有效手段，但在与AutoGluon的其他高级功能结合时需要注意兼容性问题。开发团队已确认此问题并将优先修复，在此之前用户应谨慎使用相关功能组合。