Robust Decision Tree
একটি Robust Decision Tree হলো ডিসিশন ট্রি-এর একটি পরিবর্তিত রূপ যা উন্নত স্প্লিটিং ক্রাইটেরিয়া বা ট্রেনিং পদ্ধতি ব্যবহার করে তৈরি করা হয়। এর উদ্দেশ্য হলো আউটলায়ার (outliers), লেবেল নয়েজ (label noise) এবং অ্যাডভারসারিয়াল পার্টারবেশন (adversarial perturbations)-এর প্রতি সংবেদনশীলতা কমানো। সাধারণ ইম্পিউরিটি (impurity) পরিমাপক, যা চরম মান দ্বারা প্রভাবিত হয়, সেগুলোকে মিনিমাইজ করার পরিবর্তে, এই পরিবর্তিত রূপগুলো পরিসংখ্যানগতভাবে শক্তিশালী অ্যানালগ (analogues) বা রেগুলারাইজেশন (regularization) ব্যবহার করে এমন স্প্লিট তৈরি করে যা নয়েজি বা করাপ্টেড ডেটা কন্ডিশনেও জেনারালাইজ (generalize) করতে পারে।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
উৎস
- 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 ↗
- 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 ↗
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Decision Tree (Outlier-Resistant Tree Induction). ScholarGate. https://scholargate.app/bn/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.
- সিদ্ধান্ত বৃক্ষযন্ত্র শিখন↔ compare
- Extra Treesযন্ত্র শিখন↔ compare
- Random Forestযন্ত্র শিখন↔ compare
- নিয়ন্ত্রিত সিদ্ধান্ত বৃক্ষযন্ত্র শিখন↔ compare
- Robust Gradient Boostingযন্ত্র শিখন↔ compare
- শক্তিশালী র্যান্ডম ফরেস্টযন্ত্র শিখন↔ compare
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →