选取其中置信度较高的部分作为有标注数据加入到训练数据中 代码实现

这个问题同样需要具体指明是在哪个领域或者是使用哪种算法进行预测和训练。以下是一个通用的思路，供参考。

假设我们已经通过某种算法得到了一组预测结果和对应的置信度，我们可以根据置信度对预测结果进行排序，选取置信度较高的一部分作为有标注数据加入到训练数据中。

下面是一个示例的伪代码：

def add_high_confidence_predictions_to_training_data(predictions, labels, threshold, ratio):
    # predictions: 预测结果列表
    # labels: 对应的标签列表
    # threshold: 置信度阈值
    # ratio: 高置信度预测结果占比
    
    # 按照置信度从大到小排序
    sorted_predictions = sorted(zip(predictions, labels), key=lambda x: get_confidence(x[0]), reverse=True)
    
    # 计算高置信度预测结果的数量
    num_high_confidence_predictions = int(len(sorted_predictions) * ratio)
    
    # 取出高置信度预测结果和对应的标签，加入到训练数据中
    high_confidence_predictions = [p[0] for p in sorted_predictions[:num_high_confidence_predictions] if get_confidence(p[0]) >= threshold]
    high_confidence_labels = [p[1] for p in sorted_predictions[:num_high_confidence_predictions] if get_confidence(p[0]) >= threshold]
    
    # 将高置信度预测结果和对应的标签加入到训练数据中
    training_data = combine(training_data, high_confidence_predictions, high_confidence_labels)
    
    return training_data

在具体实现中，需要根据不同的预测算法和模型结构，编写对应的获取置信度的函数。同时，需要根据具体情况调整高置信度预测结果的占比和置信度阈值。