Robust Random Forest

Robust Random Forest estende o conjunto padrão Random Forest incorporando mecanismos que reduzem a influência de *outliers*, ruído nos rótulos e observações corrompidas. Em vez de tratar todas as instâncias de treinamento igualmente, ele aplica estratégias de ponderação ou filtragem para que amostras ruidosas ou anômalas contribuam menos para as divisões de árvores individuais, produzindo previsões que permanecem confiáveis mesmo quando a qualidade dos dados é imperfeita.