本文介绍了使用正样本和未标注样本进行 PU 学习的方法，即使正样本在数据分布中不具有代表性，也可以通过只固定负类分布来解决正偏差问题。通过将负 - 未标注学习与未标注 - 未标注学习相结合或利用递归风险估计方法，可以解决正偏差问题。然后，作者提出一种通用的方法来解决 PU 风险评估的过度配合问题。实验结果表明，无论数据集如何，这两种方法都是有效的。
我们提出了一种元学习方法，用于正负样本未标记分类，从而提高仅使用 PU 数据获得的二元分类器在未知目标任务中的性能。该方法使用包含正向、负向和未标记数据的相关任务，在使用 PU 数据调整模型之后，最小化了测试分类风险。通过使用神经网络将每个实例嵌入到任务特定空间中，我们以密度比率估计 PU 密度的形式估计了贝叶斯最优分类器，其解可作为闭式解求得。经验证明，该方法在一个合成数据集和三个真实数据集上表现优于现有方法。