A comparison of multi-label feature selection methods using the problem transformation approach (2013)
- Authors:
- Autor USP: MONARD, MARIA CAROLINA - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1016/j.entcs.2013.02.010
- Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Electronic Notes in Theoretical Computer Science
- ISSN: 1571-0661
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 292, n. 5, p. 135-151, mar. 2013
- Conference titles: Latin American Conference in Informatics - CLEI
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
SPOLAÔR, Newton et al. A comparison of multi-label feature selection methods using the problem transformation approach. Electronic Notes in Theoretical Computer Science. Amsterdam: Elsevier. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.entcs.2013.02.010. Acesso em: 10 fev. 2026. , 2013 -
APA
Spolaôr, N., Cherman, E. A., Monard, M. C., & Lee, H. D. (2013). A comparison of multi-label feature selection methods using the problem transformation approach. Electronic Notes in Theoretical Computer Science. Amsterdam: Elsevier. doi:10.1016/j.entcs.2013.02.010 -
NLM
Spolaôr N, Cherman EA, Monard MC, Lee HD. A comparison of multi-label feature selection methods using the problem transformation approach [Internet]. Electronic Notes in Theoretical Computer Science. 2013 ; 292( 5): 135-151.[citado 2026 fev. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.entcs.2013.02.010 -
Vancouver
Spolaôr N, Cherman EA, Monard MC, Lee HD. A comparison of multi-label feature selection methods using the problem transformation approach [Internet]. Electronic Notes in Theoretical Computer Science. 2013 ; 292( 5): 135-151.[citado 2026 fev. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.entcs.2013.02.010 - An analysis of four missing data treatment methods for supervised learning
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Informações sobre o DOI: 10.1016/j.entcs.2013.02.010 (Fonte: oaDOI API)
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