ScholarGate
دستیار
Machine learningMachine learning

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.

باز کردن در MethodMindبه‌زودیویدیوبه‌زودیDownload slides

مطالعهٔ کامل روش

ویژهٔ اعضا

برای خواندن این بخش با حساب رایگان وارد شوید.

ورود

Method map

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

منابع

  1. 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
  2. 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

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
ScholarGateRobust Decision Tree (Robust Decision Tree (Outlier-Resistant Tree Induction)). بازیابی‌شده در 2026-06-15 از https://scholargate.app/fa/machine-learning/robust-decision-tree · مجموعه‌داده: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026