긍정-미분류 학습
레이블이 지정된 긍정 데이터와 레이블이 없는 데이터만으로 학습하는 기법이다. 실제 환경에서 모든 부정 사례를 수집하기 어려운 경우에 유용하며, 모델의 분류 정확도를 높이는 데 중요하다.