实现一个主动学习流程
在本练习中，您将使用逻辑回归模型和不确定性采样策略来设置一个主动学习器。
数据集已加载：X_labeled 为带标签的训练数据，X_unlabeled 为未带标签的训练数据，y_labeled 为标签。
所需库已导入：来自 modAL.models 的 ActiveLearner，来自 modAL.uncertainty 的 uncertainty_sampling，以及来自 sklearn.linear_model 的 LogisticRegression。
本练习是课程的一部分
来自人类反馈的强化学习（RLHF）
练习说明
- 初始化一个
ActiveLearner对象。 - 使用 LogisticRegression 作为估计器。
- 使用不确定性采样作为查询策略。
- 使用带标签的训练数据初始化学习器。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Create the active learner object
learner = ____(
# Set the estimator
____,
# Set the query strategy
____,
# Pass the labeled data
X_training=____, y_training=____
)