جنگل تصادفی مقاوم
جنگل تصادفی مقاوم، جنگل تصادفی استاندارد را با گنجاندن مکانیزمهایی که تأثیر دادههای پرت، نویز برچسب و مشاهدات خراب را کاهش میدهند، گسترش میدهد. به جای رفتار برابر با همه نمونههای آموزشی، از استراتژیهای وزندهی یا فیلتر کردن استفاده میکند تا نمونههای پرنویز یا غیرعادی سهم کمتری در تقسیمات درختان فردی داشته باشند و پیشبینیهایی ارائه دهند که حتی در صورت نقص کیفیت دادهها نیز قابل اعتماد باقی میمانند.
مطالعهٔ کامل روش
برای خواندن این بخش با حساب رایگان وارد شوید.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+3 more
منابع
- 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 ↗
نحوهٔ استناد به این صفحه
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Random Forest (Noise-Tolerant Ensemble of Decision Trees). ScholarGate. https://scholargate.app/fa/machine-learning/robust-random-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.
- بگینگ (تجمیع بوتاسترپ)یادگیری ماشین↔ compare
- درخت تصمیمیادگیری ماشین↔ compare
- گرادیان بوستینگ (Gradient Boosting)یادگیری ماشین↔ compare
- جنگل ایزوله (Isolation Forest)یادگیری ماشین↔ compare
- جنگل تصادفییادگیری ماشین↔ compare
- XGBoostیادگیری ماشین↔ compare
ارجاعشده در
در این صفحه مشکلی دیدید؟ گزارش دهید یا اصلاحی پیشنهاد کنید →