The importance of the test set size in quantification assessment (2020)
- Authors:
- USP affiliated authors: BATISTA, GUSTAVO ENRIQUE DE ALMEIDA PRADO ALVES - ICMC ; HASSAN, WAQAR - ICMC ; REIS, DENIS MOREIRA DOS - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.24963/ijcai.2020/366
- Subjects: MINERAÇÃO DE DADOS; APRENDIZADO COMPUTACIONAL
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Proceedings
- Conference titles: International Joint Conference on Artificial Intelligence - IJCAI
- Status:
- Artigo publicado em periódico de acesso aberto (Gold Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão publicada (Published version)
- Acessar versão aberta:
-
ABNT
MALETZKE, André Gustavo et al. The importance of the test set size in quantification assessment. 2020, Anais.. Vienna: IJCAI, 2020. Disponível em: https://doi.org/10.24963/ijcai.2020/366. Acesso em: 16 abr. 2026. -
APA
Maletzke, A. G., Hassan, W., Reis, D. M. dos, & Batista, G. E. de A. P. A. (2020). The importance of the test set size in quantification assessment. In Proceedings. Vienna: IJCAI. doi:10.24963/ijcai.2020/366 -
NLM
Maletzke AG, Hassan W, Reis DM dos, Batista GE de APA. The importance of the test set size in quantification assessment [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2026 abr. 16 ] Available from: https://doi.org/10.24963/ijcai.2020/366 -
Vancouver
Maletzke AG, Hassan W, Reis DM dos, Batista GE de APA. The importance of the test set size in quantification assessment [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2026 abr. 16 ] Available from: https://doi.org/10.24963/ijcai.2020/366 - Accurately quantifying under score variability
- Challenges in benchmarking stream learning algorithms with real-world data
- Accurately quantifying a billion instances per second
- Non-stationary and unpredictable data distributions in classification and quantification
- Classificação de fluxos de dados com mudança de conceito e latência de verificação
- Pitfalls in quantification assessment
- An efficient and accurate method for binary quantification
- Time series classification with motifs and characteristics
- Uma avaliação sobre a identificação de Motifs em séries temporais
- A fuzzy classifier for data streams with infinitely delayed labels
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