ロバストブースティング

ロバストブースティングは、AdaBoostや勾配ブースティングなどの標準的なブースティングアルゴリズムを、デフォルトの指数関数的または二乗損失をロバスト損失関数（例：Huber損失、ロジスティック損失、または截頭損失）に置き換えるか、ノイズ耐性メカニズムを組み込むことによって変更するものであり、これにより、アンサンブルは訓練データに外れ値、ラベルノイズ、または重裾誤差が含まれている場合でも精度を維持します。