A neighbourhood undersampling stacked ensemble with H-measure maximising meta-learner for imbalanced classification / Seng Zian
Stacked ensemble formulates an ensemble using a meta-learner to combine (stack) the predictions of multiple base classifiers. It suffers from the problem of suboptimal performance in imbalanced classification. Several underlying difficulty factors are reported to be responsible for performance de...
محفوظ في:
المؤلف الرئيسي: | Seng , Zian |
---|---|
التنسيق: | أطروحة |
منشور في: |
2021
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | http://studentsrepo.um.edu.my/14776/1/Seng_Zian.pdf http://studentsrepo.um.edu.my/14776/2/Seng_Zian.pdf http://studentsrepo.um.edu.my/14776/ |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
A neighborhood undersampling stacked ensemble (NUS-SE) in imbalanced classification
بواسطة: Seng, Zian, وآخرون
منشور في: (2021) -
An empirical evaluation of stacked ensembles with different meta-learners in imbalanced classification
بواسطة: Zian, Seng, وآخرون
منشور في: (2021) -
Fuzzy distance-based undersampling technique for imbalanced flood data
بواسطة: Ku-Mahamud, Ku Ruhana, وآخرون
منشور في: (2016) -
Ensemble classifier and resampling for imbalanced multiclass learning
بواسطة: Sainin, Mohd Shamrie, وآخرون
منشور في: (2015) -
A conceptual model of enhanced undersampling technique
بواسطة: Zorkeflee, Maisarah, وآخرون
منشور في: (2014)