Robustný rozhodovací strom
Robustný rozhodovací strom je variantou rozhodovacieho stromu trénovanou s upravenými kritériami delenia alebo tréningovými postupmi navrhnutými na zníženie citlivosti na odľahlé hodnoty, šum v označeniach a nepriateľské perturbácie. Namiesto minimalizácie štandardných mier nečistoty, ktoré sú silne ovplyvnené extrémnymi hodnotami, robustné varianty používajú štatisticky robustné analógy alebo regularizáciu na vytvorenie delení, ktoré dobre generalizujú za podmienok šumových alebo poškodených údajov.
Prečítať celú metódu
Ak si chcete prečítať túto sekciu, prihláste sa s bezplatným účtom.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Zdroje
- 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 ↗
Ako citovať túto stránku
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Decision Tree (Outlier-Resistant Tree Induction). ScholarGate. https://scholargate.app/sk/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.
- Rozhodovací stromStrojové učenie↔ compare
- Extra TreesStrojové učenie↔ compare
- Náhodný lesStrojové učenie↔ compare
- Regulovaný rozhodovací stromStrojové učenie↔ compare
- Robustný Gradient BoostingStrojové učenie↔ compare
- Robust Random ForestStrojové učenie↔ compare
Našli ste na tejto stránke chybu? Nahláste ju alebo navrhnite opravu →