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.
Record di origine
Citazioni copiate testualmente dal record di origine del metodo. Non si inferisce alcuna verifica a livello di affermazione da esse.
- 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
Affermazioni curate
Affermazioni persistite nel registro delle evidenze, ciascuna con la propria valutazione.
Questa vista non inventa una valutazione dell'affermazione quando il registro non ne ha.
Metodi correlati
Generato dal grafo dei metodi e mostrato come relazioni suggerite dalla macchina — nessuna affermazione di evidenza viene inferita.