How many tress in a random forest (2012)
- Authors:
- Autor USP: BARANAUSKAS, JOSÉ AUGUSTO - FFCLRP
- Unidade: FFCLRP
- DOI: 10.1007/978-3-642-31537-4
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
- Language: Inglês
- Imprenta:
- ISBN: 9783642315367
- Source:
- Título do periódico: Machine learning and data mining in pattern recognition
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: green
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ABNT
OSHIRO, Thais Mayumi e PEREZ, Pedro Santoro e BARANAUSKAS, José Augusto. How many tress in a random forest. Machine learning and data mining in pattern recognition. Tradução . Berlim: Springer, 2012. . Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-642-31537-4. Acesso em: 18 abr. 2024. -
APA
Oshiro, T. M., Perez, P. S., & Baranauskas, J. A. (2012). How many tress in a random forest. In Machine learning and data mining in pattern recognition. Berlim: Springer. doi:10.1007/978-3-642-31537-4 -
NLM
Oshiro TM, Perez PS, Baranauskas JA. How many tress in a random forest [Internet]. In: Machine learning and data mining in pattern recognition. Berlim: Springer; 2012. [citado 2024 abr. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-642-31537-4 -
Vancouver
Oshiro TM, Perez PS, Baranauskas JA. How many tress in a random forest [Internet]. In: Machine learning and data mining in pattern recognition. Berlim: Springer; 2012. [citado 2024 abr. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-642-31537-4 - Extração de conhecimento utilizando aprendizado de máquina
- An adaptation of binary relevance for multi-label classification applied to functional genomics
- An iterative decision tree threshold filter
- Evaluation of stacking on biomedical data
- Extração automática de conhecimento por múltiplos indutores: José Augusto Baranauskas
- Root attribute behavior within a random forest
- Sistema baseado em conhecimento para auxiliar no processo de alocacao de rins
- Uma avaliação de dados de expressão gênica em leucemias agudas utilizando árvores de decisão
- Avaliação do algoritmo de Stacking em dados biomédicos
- Analysis of decision tree pruning using windowing in medical datasets with different class distributions
Informações sobre o DOI: 10.1007/978-3-642-31537-4 (Fonte: oaDOI API)
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