Puede utilizar técnicas de aprendizaje semisupervisado cuando solo una pequeña parte de los datos esté etiquetada y la determinación de las etiquetas reales del resto de los datos sea costosa. En lugar de utilizar un método de aprendizaje supervisado para entrenar un clasificador en los datos etiquetados y predecir las etiquetas de los datos sin etiquetar, puede utilizar los métodos de aprendizaje semisupervisado para ajustar las etiquetas a los datos sin etiquetar.

Si desea predecir las etiquetas de los nuevos datos, puede utilizar la función de objeto predict del clasificador semisupervisado entrenado en los datos etiquetados y sin etiquetar.