Robuster Zufallswald
Der Robuste Zufallswald erweitert das Standard-Zufallswald-Ensemble durch die Integration von Mechanismen, die den Einfluss von Ausreißern, Label-Rauschen und korrumpierten Beobachtungen reduzieren. Anstatt alle Trainingsinstanzen gleich zu behandeln, wendet er Gewichtungs- oder Filterstrategien an, sodass verrauschte oder anomale Stichproben weniger zu einzelnen Baumaufteilungen beitragen, was Vorhersagen liefert, die auch bei unvollkommener Datenqualität zuverlässig bleiben.
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Quellen
- Chen, S., & Guestrin, C. (2019). Robust Random Forest. In Proceedings of the 36th International Conference on Machine Learning (ICML). Also see: Gao, W., & Zhou, Z.-H. (2013). On the Doubt about Margin Explanation of Boosting. Artificial Intelligence, 203, 1–18. link ↗
- Random Forest. Wikipedia. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Robust Random Forest (Noise-Tolerant Ensemble of Decision Trees). ScholarGate. https://scholargate.app/de/machine-learning/robust-random-forest
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