使⽤伪标签进⾏半监督学习，在机器学习竞赛当中是⼀个⽐较容易快速上分的关键点。下⾯给⼤家来介绍⼀下什么是基于伪标签的半监督学习。在传统的监督学习当中，我们的训练集具有标签，同时，测试集也具有标签。这样我们通过训练集训练到的模型就可以在测试集上验证模型的准确率。然⽽使⽤伪标签的话，我们则可以使⽤训练集训练出⼀个最好的模型，然后再去除测试集的真实的标签，然后⽤这个已经train好的模型去predict测试集的标签。然后将这个predict后的标签假装认为是真实的标签，也就是“伪标签”。将其放到原来的训练集当中，同时再次开始训练出⼀个最新的model。
最后再⽤这个最新的model，在我们的测试集上⽤真实的标签来验证模型的正确性。整体流程如下图所⽰：
在半监督学习当中，⽤⽆标签数据的优点如下:
1. 有标签数据往往意味着⾼成本和难以获得，但⽆标签数据量⼤⼜便宜。2. 通过提⾼决策边界的精确性，它们能提⾼模型的稳健性。3. 在机器学习竞赛当当中常常⽤来上分具体的步骤整理如下，和⼤家⼀起看⼀下：
将有标签部分数据分为两份：train_set&validation_set，并训练出最优的model1⽤model1对未知标签数据(test_set)进⾏预测，给出伪标签结果pseudo-labeled
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再⽤model2对未知标签数据(test_set)进⾏预测，得到最终的final result label
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