Robust Decision Tree
A Robust Decision Tree is a decision tree variant trained with modified splitting criteria or training procedures designed to reduce sensitivity to outliers, label noise, and adversarial perturbations. Rather than minimizing standard impurity measures that are strongly affected by extreme values, robust variants use statistically robust analogues or regularization to produce splits that generalize under noisy or corrupted data conditions.
स्रोत रिकॉर्ड
विधियों के स्रोत रिकॉर्ड से उद्धरण शब्दशः कॉपी किए गए हैं। इनसे किसी भी दावे-स्तरीय सत्यापन का अनुमान नहीं लगाया गया है।
- 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. · URL
- 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
क्यूरेटेड दावे
साक्ष्य लेज़र में दावे बने हुए हैं, प्रत्येक का अपना मूल्यांकन है।
जब लेज़र में कोई दावा नहीं होता है तो यह दृश्य दावा मूल्यांकन का आविष्कार नहीं करता है।
संबंधित विधियाँ
विधि ग्राफ़ से उत्पन्न और मशीन-अनुशंसित संबंध के रूप में दिखाए गए हैं — किसी भी साक्ष्य दावे का अनुमान नहीं लगाया गया है।