Robust Decision Tree
A Robust Decision Tree is a decision tree variant trained with modified splitting criteria or training procedures designed to reduce sensitivity to outliers, label noise, and adversarial perturbations. Rather than minimizing standard impurity measures that are strongly affected by extreme values, robust variants use statistically robust analogues or regularization to produce splits that generalize under noisy or corrupted data conditions.
উৎস রেকর্ড
পদ্ধতির উৎস রেকর্ড থেকে উদ্ধৃতিগুলি হুবহু অনুলিপি করা হয়েছে। এগুলি থেকে কোনও দাবি-স্তরের যাচাইকরণ অনুমান করা হয় না।
- 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. · URL
- 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
কিউরেটেড দাবি
প্রমাণ লেজারে দাবিগুলি সংরক্ষিত আছে, প্রতিটির নিজস্ব মূল্যায়ন সহ।
প্রমাণ লেজারে কিছু না থাকলে এই ভিউ কোনও দাবি মূল্যায়ন তৈরি করে না।
সম্পর্কিত পদ্ধতি
পদ্ধতি গ্রাফ থেকে তৈরি এবং মেশিন-প্রস্তাবিত সম্পর্ক হিসাবে দেখানো হয়েছে — কোনও প্রমাণ দাবি অনুমান করা হয় না।