Machine learningMachine learning

עץ החלטה חסין (Robust Decision Tree)

עץ החלטה חסין הוא וריאנט של עץ החלטה שאומן באמצעות קריטריוני פיצול או נהלי אימון ששונו, שנועדו להפחית רגישות לערכים חריגים (outliers), רעש בתוויות (label noise) והפרעות זדוניות (adversarial perturbations). במקום למזער מדדי אי-ניקיון (impurity) סטנדרטיים המושפעים מאוד מערכים קיצוניים, וריאנטים חסינים משתמשים באנלוגים סטטיסטיים חסינים או ברגולריזציה ליצירת פיצולים שמתגברים (generalize) בתנאי נתונים רועשים או פגומים.

פתיחה ב-MethodMindבקרובוידאובקרובDownload slides

קראו את השיטה במלואה

לחברים בלבד

התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.

התחברות

Method map

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

מקורות

  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

איך לצטט עמוד זה

ScholarGate. (2026, June 3). Robust Decision Tree (Outlier-Resistant Tree Induction). ScholarGate. https://scholargate.app/he/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)). אוחזר בתאריך 2026-06-15 מתוך https://scholargate.app/he/machine-learning/robust-decision-tree · מערך נתונים: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026