Gradient Boosting Robust

Gradient Boosting Robust adalah gradient boosting yang dilatih dengan fungsi kerugian yang tahan terhadap pencilan — paling umum adalah kerugian Huber atau kerugian kuantil (pinball) — alih-alih kerugian galat kuadrat. Diusulkan dalam makalah seminal Friedman tahun 2001, varian ini menghasilkan prediksi yang jauh lebih sedikit terdistorsi oleh nilai ekstrem atau label yang terkontaminasi, sambil mempertahankan kekuatan prediktif penuh dari pohon yang ditingkatkan gradien.