主动学习是计算机科学技术领域的机器学习方法，通过迭代标注高价值样本优化模型性能。其核心机制包含模型初始化、样本选择、人工标注和模型更新四个循环步骤，数学模型中采用⁡max⁡_{x∈D}P(y∣f(x))$表达式量化样本选择的不确定性标准。技术策略涵盖基于信息量（置信度最小化法、熵最大化法）、代表性（委员会查询法）和综合准则（预期模型变化法、边界采样法）的三类查询框架，应用于自然语言处理、医疗影像分析等标注稀缺场景。2022年研究聚焦多标记学习框架优化与噪声标注条件下的鲁棒性提升。

不确定性采样包含三类实现路径：

委员会查询法

在自然语言处理领域，采用主动学习的文本分类系统可通过不确定性采样策略（如最不确定样本、Query-by-Committee、Expected Model Change）筛选高价值样本，减少标注成本。医疗影像分析中，通过边界采样策略筛选CT影像切片，使肺炎检测模型的准确率提升12%。2024年案例显示，基于预期模型变化法的主动学习系统，在相同标注成本下使模型性能显著提升。

基于Scikit-learn库的典型实现包含以下步骤：

温度参数调整公式(x)=rac{1}{Z(eta)}e^{-eta U(x)}$用于控制样本选择过程中对不确定性的敏感程度，β值增大时更偏好高不确定性样本。

。深度学习领域结合主动学习时，面临着梯度爆炸与标注成本非线性增长的双重挑战。