Robuuste Beslisboom
Een Robuuste Beslisboom is een variant van de beslisboom die getraind wordt met aangepaste splitsingscriteria of trainingsprocedures, ontworpen om de gevoeligheid voor uitschieters, labelruis en adversariële perturbaties te verminderen. In plaats van standaard onzuiverheidsmaten te minimaliseren die sterk beïnvloed worden door extreme waarden, gebruiken robuuste varianten statistisch robuuste analogen of regularisatie om splitsingen te produceren die generaliseren onder ruisige of gecorrumpeerde gegevenscondities.
Lees de volledige methode
Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Bronnen
- 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. link ↗
- 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 ↗
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Decision Tree (Outlier-Resistant Tree Induction). ScholarGate. https://scholargate.app/nl/machine-learning/robust-decision-tree
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- BeslisboomMachine learning↔ compare
- Extra TreesMachine learning↔ compare
- Random ForestMachine learning↔ compare
- Regelmatige beslissingsboomMachine learning↔ compare
- Robuuste Gradient BoostingMachine learning↔ compare
- Robuuste Random ForestMachine learning↔ compare
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →