Combining sampling and ensemble classifier for multiclass imbalance data learning
The aim of this paper is to investigate the effects of combining various sampling and ensemble classifiers on the prediction performance in addressing the multiclass imbalance data learning. This research uses data obtained from the Malaysian medicinal leaf images shape data and three other large be...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Sainin, Mohd Shamrie, Alfred, Rayner, Adnan, Fairuz, Ahmad, Faudziah |
---|---|
التنسيق: | Book Section |
منشور في: |
Springer
2018
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | http://repo.uum.edu.my/25566/ http://doi.org/10.1007/978-981-10-8276-4_25 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Ensemble Meta Classifier with Sampling and Feature Selection for Data with Multiclass Imbalance Problem
بواسطة: Sainin, Mohd Shamrie, وآخرون
منشور في: (2021) -
Ensemble meta classifier with sampling and feature selection for data with multiclass imbalance problem
بواسطة: Mohd Shamrie Sainin, وآخرون
منشور في: (2021) -
Ensemble meta classifier with sampling and feature selection for data with multiclass imbalance problem
بواسطة: Mohd Shamrie Sainin, وآخرون
منشور في: (2021) -
Ensemble classifier and resampling for imbalanced multiclass learning
بواسطة: Sainin, Mohd Shamrie, وآخرون
منشور في: (2015) -
A direct ensemble classifier for imbalanced multiclass learning
بواسطة: Sainin, Mohd Shamrie, وآخرون
منشور في: (2012)