The influence of sampling on imbalanced data classification (2019)
- Authors:
- USP affiliated authors: CARVALHO, ANDRÉ CARLOS PONCE DE LEON FERREIRA DE - ICMC ; BARELLA, VICTOR HUGO - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1109/BRACIS.2019.00045
- Subjects: ALGORITMOS ÚTEIS E ESPECÍFICOS; RECONHECIMENTO DE PADRÕES; MATEMÁTICA DA COMPUTAÇÃO
- Keywords: Data classification; Imbalanced dataset; Data pre-processing; Complexity Measures
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher: IEEE
- Publisher place: Piscataway
- Date published: 2019
- Source:
- Título do periódico: Proceedings
- ISSN: 2643-6264
- Conference titles: Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
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ABNT
BARELLA, Victor Hugo e GARCIA, Luís Paulo Faina e CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de. The influence of sampling on imbalanced data classification. 2019, Anais.. Piscataway: IEEE, 2019. Disponível em: https://doi.org/10.1109/BRACIS.2019.00045. Acesso em: 20 abr. 2024. -
APA
Barella, V. H., Garcia, L. P. F., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2019). The influence of sampling on imbalanced data classification. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/BRACIS.2019.00045 -
NLM
Barella VH, Garcia LPF, Carvalho ACP de LF de. The influence of sampling on imbalanced data classification [Internet]. Proceedings. 2019 ;[citado 2024 abr. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1109/BRACIS.2019.00045 -
Vancouver
Barella VH, Garcia LPF, Carvalho ACP de LF de. The influence of sampling on imbalanced data classification [Internet]. Proceedings. 2019 ;[citado 2024 abr. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1109/BRACIS.2019.00045 - Simulating complexity measures on imbalanced datasets
- Assessing the data complexity of imbalanced datasets
- Técnicas para o problema de dados desbalanceados em classificação hierárquica
- Imbalanced classification tasks: measuring data complexity and recommending techniques
- Reduction strategies for hierarchical multi-label classification in protein function prediction
- Intelligent-guided adaptive search for the maximum covering location problem
- Clus-DTI: improving decision-tree classification with a clustering-based decision-tree induction algorithm
- A density-based clustering approach for behavior change detection in data streams
- Automatic selection of learning bias for active sampling
- Deep learning for biological image classification
Informações sobre o DOI: 10.1109/BRACIS.2019.00045 (Fonte: oaDOI API)
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