Machine learningMachine learning

রোবাস্ট আইসোলেশন ফরেস্ট

রোবাস্ট আইসোলেশন ফরেস্ট ক্লাসিক আইসোলেশন ফরেস্ট অ্যানোমালি ডিটেক্টরকে এমন কৌশল দিয়ে প্রসারিত করে যা ডেটা দূষণ, মাস্কিং প্রভাব এবং পক্ষপাতদুষ্ট র্যান্ডম স্প্লিটের প্রতি সংবেদনশীলতা হ্রাস করে। উন্নত সাবস্যাম্পলিং, সন্দেহজনক অঞ্চলের পুনঃ-ওজন, বা পক্ষপাত-সংশোধিত বিভাজন-এর মতো রোবাস্টনেস মেকানিজম অন্তর্ভুক্ত করার মাধ্যমে, এটি আরও নির্ভরযোগ্য অ্যানোমালি স্কোর অর্জন করে যখন প্রশিক্ষণ ডেটা নিজেই অ্যানোমালিগুলির একটি অ-তুচ্ছ অংশ ধারণ করে বা যখন নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্য বিতরণগুলি স্ট্যান্ডার্ড iForest-কে অনির্ভরযোগ্য পাথ লেন্থ তৈরি করতে বাধ্য করে।

MethodMind-এ খুলুনশীঘ্রইভিডিওশীঘ্রইDownload slides

পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন

শুধু সদস্যদের জন্য

এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।

সাইন ইন করুন

Method map

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

উৎস

  1. Liu, F. T., Ting, K. M., & Zhou, Z.-H. (2008). Isolation Forest. In Proceedings of the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM), pp. 413–422. IEEE. DOI: 10.1109/ICDM.2008.17
  2. Hariri, S., Kind, M. C., & Brunner, R. J. (2019). Extended Isolation Forest. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 33(4), 1479–1489. DOI: 10.1109/TKDE.2019.2947676

এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন

ScholarGate. (2026, June 3). Robust Isolation Forest (Anomaly Detection with Robustness to Noise and Contamination). ScholarGate. https://scholargate.app/bn/machine-learning/robust-isolation-forest

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

যেখানে উদ্ধৃত

ScholarGateRobust Isolation forest (Robust Isolation Forest (Anomaly Detection with Robustness to Noise and Contamination)). 2026-06-15 তারিখে সংগৃহীত, উৎস: https://scholargate.app/bn/machine-learning/robust-isolation-forest · ডেটাসেট: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026