Arbre de Decisió Robusta
Un Arbre de Decisió Robusta és una variant d'arbre de decisió entrenada amb criteris de divisió o procediments d'entrenament modificats dissenyats per reduir la sensibilitat a valors atípics, soroll d'etiquetes i pertorbacions adversàries. En lloc de minimitzar mesures d'impuresa estàndard que es veuen fortament afectades per valors extrems, les variants robustes utilitzen analogues estadísticament robustos o regularització per produir divisions que generalitzen en condicions de dades sorolloses o danyades.
Llegeix el mètode complet
Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Fonts
- 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 ↗
Com citar aquesta pàgina
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Decision Tree (Outlier-Resistant Tree Induction). ScholarGate. https://scholargate.app/ca/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.
- Arbre de decisióAprenentatge automàtic↔ compare
- Arbres ExtraAprenentatge automàtic↔ compare
- Random ForestAprenentatge automàtic↔ compare
- Arbre de decisió regularitzatAprenentatge automàtic↔ compare
- Gradient Boosting RobustAprenentatge automàtic↔ compare
- Robust Random ForestAprenentatge automàtic↔ compare
Has vist cap problema en aquesta pàgina? Informa'n o suggereix una correcció →