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Resampling and data augmentation for short-term PV output prediction based on an imbalanced sky images dataset using convolutional neural networks
Resampling and data augmentation for short-term PV output prediction based on an imbalanced sky images dataset using convolutional neural networks
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Resampling and data augmentation for short-term PV output prediction based on an imbalanced sky images dataset using convolutional neural networks

Nie, Yuhao ; Zamzam, Ahmed S. ; Brandt, Adam

Solar energy, 2021-08, Vol.224, p.341-354 [Periódico revisado por pares]

New York: Elsevier Ltd

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An insight into classification with imbalanced data: Empirical results and current trends on using data intrinsic characteristics
An insight into classification with imbalanced data: Empirical results and current trends on using data intrinsic characteristics
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An insight into classification with imbalanced data: Empirical results and current trends on using data intrinsic characteristics

López, Victoria ; Fernández, Alberto ; García, Salvador ; Palade, Vasile ; Herrera, Francisco

Information sciences, 2013-11, Vol.250, p.113-141 [Periódico revisado por pares]

Elsevier Inc

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Imbalanced-learn: A Python Toolbox to Tackle the Curse of Imbalanced Datasets in Machine Learning
Imbalanced-learn: A Python Toolbox to Tackle the Curse of Imbalanced Datasets in Machine Learning
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Imbalanced-learn: A Python Toolbox to Tackle the Curse of Imbalanced Datasets in Machine Learning

Lemaitre, Guillaume ; Nogueira, Fernando ; Aridas, Christos K

Journal of machine learning research, 2017, Vol.18, p.1-5 [Periódico revisado por pares]

Microtome Publishing

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RCSMOTE: Range-Controlled synthetic minority over-sampling technique for handling the class imbalance problem
RCSMOTE: Range-Controlled synthetic minority over-sampling technique for handling the class imbalance problem
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RCSMOTE: Range-Controlled synthetic minority over-sampling technique for handling the class imbalance problem

Soltanzadeh, Paria ; Hashemzadeh, Mahdi

Information sciences, 2021-01, Vol.542, p.92-111 [Periódico revisado por pares]

Elsevier Inc

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Entropy-based fuzzy support vector machine for imbalanced datasets
Entropy-based fuzzy support vector machine for imbalanced datasets
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Entropy-based fuzzy support vector machine for imbalanced datasets

Fan, Qi ; Wang, Zhe ; Li, Dongdong ; Gao, Daqi ; Zha, Hongyuan

Knowledge-based systems, 2017-01, Vol.115, p.87-99 [Periódico revisado por pares]

Elsevier B.V

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On the importance of the validation technique for classification with imbalanced datasets: Addressing covariate shift when data is skewed
On the importance of the validation technique for classification with imbalanced datasets: Addressing covariate shift when data is skewed
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On the importance of the validation technique for classification with imbalanced datasets: Addressing covariate shift when data is skewed

López, Victoria ; Fernández, Alberto ; Herrera, Francisco

Information sciences, 2014-02, Vol.257, p.1-13 [Periódico revisado por pares]

Elsevier Inc

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On the performance of Matthews correlation coefficient (MCC) for imbalanced dataset
On the performance of Matthews correlation coefficient (MCC) for imbalanced dataset
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On the performance of Matthews correlation coefficient (MCC) for imbalanced dataset

Zhu, Qiuming

Pattern recognition letters, 2020-08, Vol.136, p.71-80 [Periódico revisado por pares]

Amsterdam: Elsevier B.V

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The impact of class imbalance in classification performance metrics based on the binary confusion matrix
The impact of class imbalance in classification performance metrics based on the binary confusion matrix
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The impact of class imbalance in classification performance metrics based on the binary confusion matrix

Luque, Amalia ; Carrasco, Alejandro ; Martín, Alejandro ; de las Heras, Ana

Pattern recognition, 2019-07, Vol.91, p.216-231 [Periódico revisado por pares]

Elsevier Ltd

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On the application of machine learning techniques to derive seismic fragility curves
On the application of machine learning techniques to derive seismic fragility curves
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On the application of machine learning techniques to derive seismic fragility curves

Kiani, Jalal ; Camp, Charles ; Pezeshk, Shahram

Computers & structures, 2019-07, Vol.218, p.108-122 [Periódico revisado por pares]

New York: Elsevier Ltd

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Adaptive semi-unsupervised weighted oversampling (A-SUWO) for imbalanced datasets
Adaptive semi-unsupervised weighted oversampling (A-SUWO) for imbalanced datasets
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Adaptive semi-unsupervised weighted oversampling (A-SUWO) for imbalanced datasets

Nekooeimehr, Iman ; Lai-Yuen, Susana K.

Expert systems with applications, 2016-03, Vol.46, p.405-416 [Periódico revisado por pares]

Elsevier Ltd

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