Machine learningMachine learning

شجرة القرار المتينة

شجرة القرار المتينة هي صيغة متغيرة من شجرة القرار تُدرَّب باستخدام معايير تقسيم معدلة أو إجراءات تدريب مصممة لتقليل الحساسية للقيم المتطرفة، وضوضاء التسميات، والاضطرابات العدائية. بدلاً من تقليل مقاييس الشوائب القياسية التي تتأثر بشدة بالقيم المتطرفة، تستخدم الصيغ المتينة نظائرها الإحصائية المتينة أو التنظيم لإنتاج انقسامات تعمم في ظل ظروف البيانات المشوشة أو التالفة.

افتح في MethodMindقريبًافيديوقريبًاDownload slides

اقرأ الطريقة كاملة

للأعضاء فقط

سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.

تسجيل الدخول

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

المصادر

  1. Chen, H., & Nan, F. (2019). Robust Decision Trees Against Adversarial Examples. Proceedings of the 36th International Conference on Machine Learning (ICML), PMLR 97, 1006–1015. link
  2. Hubert, M., & Debruyne, M. (2010). Minimum covariance determinant. Wiley Interdisciplinary Reviews: Computational Statistics, 2(1), 36–43. (background on robust estimation applied to tree splitting criteria) DOI: 10.1002/wics.61

كيف تستشهد بهذه الصفحة

ScholarGate. (2026, June 3). Robust Decision Tree (Outlier-Resistant Tree Induction). ScholarGate. https://scholargate.app/ar/machine-learning/robust-decision-tree

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side
ScholarGateRobust Decision Tree (Robust Decision Tree (Outlier-Resistant Tree Induction)). استُرجع بتاريخ 2026-06-15 من https://scholargate.app/ar/machine-learning/robust-decision-tree · مجموعة البيانات: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026