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로버스트 랜덤 포레스트
로버스트 랜덤 포레스트(Robust Random Forest)는 이상치, 레이블 노이즈, 손상된 관측치의 영향을 줄이는 메커니즘을 통합하여 표준 랜덤 포레스트 앙상블을 확장합니다. 모든 훈련 인스턴스를 동등하게 취급하기보다는 가중치 부여 또는 필터링 전략을 적용하여 노이즈가 있거나 비정상적인 샘플이 개별 트리 분할에 기여하는 정도를 줄임으로써 데이터 품질이 불완전하더라도 신뢰할 수 있는 예측을 제공합니다.
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출처
- Chen, S., & Guestrin, C. (2019). Robust Random Forest. In Proceedings of the 36th International Conference on Machine Learning (ICML). Also see: Gao, W., & Zhou, Z.-H. (2013). On the Doubt about Margin Explanation of Boosting. Artificial Intelligence, 203, 1–18. link ↗
- Random Forest. Wikipedia. link ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Random Forest (Noise-Tolerant Ensemble of Decision Trees). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/machine-learning/robust-random-forest
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