درخت تصمیم مقاوم (Robust Decision Tree)
درخت تصمیم مقاوم، گونهای از درخت تصمیم است که با معیارهای تقسیمبندی اصلاحشده یا رویههای آموزشی طراحیشده برای کاهش حساسیت به دادههای پرت (outliers)، نویز برچسب (label noise) و اغتشاشات خصمانه (adversarial perturbations) آموزش داده میشود. به جای کمینهسازی معیارهای ناخالصی استاندارد که به شدت تحت تأثیر مقادیر حدی قرار میگیرند، گونههای مقاوم از آنالوگهای آماری مقاوم یا تنظیمگری (regularization) برای تولید تقسیمبندیهایی استفاده میکنند که در شرایط دادههای نویزی یا خراب، تعمیمپذیری خوبی دارند.
مطالعهٔ کامل روش
برای خواندن این بخش با حساب رایگان وارد شوید.
نقشهٔ روش
همسایگی روشهای مرتبط — برای کاوش، یک گره را برگزینید.
منابع
- 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 ↗
نحوهٔ استناد به این صفحه
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Decision Tree (Outlier-Resistant Tree Induction). ScholarGate. https://scholargate.app/fa/machine-learning/robust-decision-tree
کدام روش؟
این روش را در کنار نزدیکترین روشهای خویشاوندش بگذارید و آنها را کنار هم بخوانید — کتابخانه کتابها را روی میز میگشاید؛ انتخاب با شماست.
- درخت تصمیمیادگیری ماشین↔ مقایسه
- درختان اضافی (Extra Trees)یادگیری ماشین↔ مقایسه
- جنگل تصادفییادگیری ماشین↔ مقایسه
- درخت تصمیم منظم شدهیادگیری ماشین↔ مقایسه
- تقویت گرادیان مقاومیادگیری ماشین↔ مقایسه
- جنگل تصادفی مقاومیادگیری ماشین↔ مقایسه
در این صفحه مشکلی دیدید؟ گزارش دهید یا اصلاحی پیشنهاد کنید →