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1
Assessing the data complexity of imbalanced datasets
Assessing the data complexity of imbalanced datasets
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Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

Assessing the data complexity of imbalanced datasets

Victor Hugo Barella Luís Paulo Faina Garcia; Marcílio Carlos Pereira de Souto; Ana Carolina Lorena; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho

Information Sciences New York : Elsevier v. 553, p. 83-109, Apr. 2021

New York 2021

Localização: ICMC - Inst. Ciên. Mat. Computação    (PROD-3016931 )(Acessar)

2
The influence of sampling on imbalanced data classification
The influence of sampling on imbalanced data classification
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Artigo de Congresso 		Adicionar ao Meu Espaço

The influence of sampling on imbalanced data classification

Victor Hugo Barella Luís Paulo Faina Garcia; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS (8. 2019 Salvador)

Proceedings Piscataway : IEEE, 2019

Piscataway IEEE 2019

Localização: ICMC - Inst. Ciên. Mat. Computação    (PROD-2979398 )(Acessar)

3
Simulating complexity measures on imbalanced datasets
Simulating complexity measures on imbalanced datasets
Material Type:
Artigo de Congresso 		Adicionar ao Meu Espaço

Simulating complexity measures on imbalanced datasets

Victor Hugo Barella Luís Paulo Faina Garcia; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS (9. 2020 Rio Grande)

Lecture Notes in Artificial Intelligence Cham : Springer v. 12320, p. 498-512, 2020

Cham Springer 2020

Localização: ICMC - Inst. Ciên. Mat. Computação    (PROD-3008277 )(Acessar)

4
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
Material Type:
Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

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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5
Social Media Comment Management using SMOTE and Random Forest Algorithms
Social Media Comment Management using SMOTE and Random Forest Algorithms
Material Type:
Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

Social Media Comment Management using SMOTE and Random Forest Algorithms

Soonthornphisaj, Nuanwan ; Sira-Aksorn, Taratep ; Suksankawanich, Pornchanok

The International journal of networked and distributed computing (Online), 2018-09, Vol.6 (4), p.204 [Periódico revisado por pares]

Springer

Texto completo disponível

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6
COMPARISON OF DATASET OVERSAMPLING ALGORITHMS AND THEIR APPLICABILITY TO THE CATEGORIZATION PROBLEM
COMPARISON OF DATASET OVERSAMPLING ALGORITHMS AND THEIR APPLICABILITY TO THE CATEGORIZATION PROBLEM
Material Type:
Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

COMPARISON OF DATASET OVERSAMPLING ALGORITHMS AND THEIR APPLICABILITY TO THE CATEGORIZATION PROBLEM

Teslenko, Denys ; Sorokina, Anna ; Khovrat, Artem ; Huliiev, Nural ; Kyriy, Valentyna

Sučasnij stan naukovih doslìdženʹ ta tehnologìj v promislovostì (Online), 2023-08 (2 (24)), p.161-171 [Periódico revisado por pares]

Kharkiv National University of Radio Electronics

Texto completo disponível

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7
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
Material Type:
Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

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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8
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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Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

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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9
FIAO: Feature Information Aggregation Oversampling for imbalanced data classification
FIAO: Feature Information Aggregation Oversampling for imbalanced data classification
Material Type:
Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

FIAO: Feature Information Aggregation Oversampling for imbalanced data classification

Wang, Fei ; Zheng, Ming ; Hu, Xiaowen ; Li, Hongchao ; Wang, Taochun ; Chen, Fulong

Applied soft computing, 2024-08, Vol.161, p.111774, Article 111774 [Periódico revisado por pares]

Elsevier B.V

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10
Generative adversarial networks for overlapped and imbalanced problems in impact damage classification
Generative adversarial networks for overlapped and imbalanced problems in impact damage classification
Material Type:
Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

Generative adversarial networks for overlapped and imbalanced problems in impact damage classification

Doan, Quoc Hoan ; Keshtegar, Behrooz ; Kim, Seung-Eock ; Thai, Duc-Kien

Information sciences, 2024-07, Vol.675, p.120752, Article 120752 [Periódico revisado por pares]

Elsevier Inc

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