A framework to generate synthetic multi-label datasets (2014)
- Authors:
- Autor USP: MONARD, MARIA CAROLINA - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1016/j.entcs.2014.01.025
- Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Electronic Notes in Theoretical Computer Science
- ISSN: 1571-0661
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 302, p. 155-176, fev. 2014
- Conference titles: Latin American Computing Conference - CLEI
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
TOMÁS, Jimena Torres et al. A framework to generate synthetic multi-label datasets. Electronic Notes in Theoretical Computer Science. Amsterdam: Elsevier. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.entcs.2014.01.025. Acesso em: 10 fev. 2026. , 2014 -
APA
Tomás, J. T., Spolaôr, N., Cherman, E. A., & Monard, M. C. (2014). A framework to generate synthetic multi-label datasets. Electronic Notes in Theoretical Computer Science. Amsterdam: Elsevier. doi:10.1016/j.entcs.2014.01.025 -
NLM
Tomás JT, Spolaôr N, Cherman EA, Monard MC. A framework to generate synthetic multi-label datasets [Internet]. Electronic Notes in Theoretical Computer Science. 2014 ; fe 2014 155-176.[citado 2026 fev. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.entcs.2014.01.025 -
Vancouver
Tomás JT, Spolaôr N, Cherman EA, Monard MC. A framework to generate synthetic multi-label datasets [Internet]. Electronic Notes in Theoretical Computer Science. 2014 ; fe 2014 155-176.[citado 2026 fev. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.entcs.2014.01.025 - An analysis of four missing data treatment methods for supervised learning
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Informações sobre o DOI: 10.1016/j.entcs.2014.01.025 (Fonte: oaDOI API)
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