この記事を読んでできること
正例とラベル無しデータから，分類器を学習する．
簡単に言うと，こんなデータ：
から，こんな予測ができるようになる：
なぜやるのか？
通常の2値分類問題では，正例と負例が与えられています． しかし扱う問題によっては，このようなデータを用意するのが困難な時があります． 例えば，抽出型のタスクです． 抽出型のタスクでは，抽出したい対象を正例と考えます． この場合の負例は「正例以外のデータ」と定義するほかありません． しかし，集めた正例に対し，それ以外のデータを負例と定義してしまうと， それ以外のデータに含まれる正例も負例として扱ってしまいます．
どうやってやるのか？
正例とラベル無しデータから分類器を学習する，PU classification (Elkan and Noto 2008) という枠組みを使う．
詳しくは
実験結果やコードは正例とラベル無しデータからの学習を参照してください．