文献
J-GLOBAL ID:202202224655836903
整理番号:22A1036722
不均衡心不全データセットのためのSMOTE-ENNオーバサンプリング技法とハイパーパラメータ最適化による種々の機械学習分類器の性能の包括的研究【JST・京大機械翻訳】
A Comprehensive Investigation of the Performances of Different Machine Learning Classifiers with SMOTE-ENN Oversampling Technique and Hyperparameter Optimization for Imbalanced Heart Failure Dataset
著者 (8件):
Muntasir Nishat Mirza
(Islamic University of Technology, Gazipur, Bangladesh)
,
Faisal Fahim
(Islamic University of Technology, Gazipur, Bangladesh)
,
Jahan Ratul Ishrak
(Islamic University of Technology, Gazipur, Bangladesh)
,
Al-Monsur Abdullah
(Islamic University of Technology, Gazipur, Bangladesh)
,
Ar-Rafi Abrar Mohammad
(Islamic University of Technology, Gazipur, Bangladesh)
,
Nasrullah Sarker Mohammad
(North South University, Dhaka, Bangladesh)
,
Reza Md Taslim
(Islamic University of Technology, Gazipur, Bangladesh)
,
Khan Md Rezaul Hoque
(Islamic University of Technology, Gazipur, Bangladesh)
資料名:
Scientific Programming
(Scientific Programming)
巻:
2022
ページ:
Null
発行年:
2022年
JST資料番号:
W0689A
ISSN:
1058-9244
資料種別:
逐次刊行物 (A)
記事区分:
原著論文
発行国:
イギリス (GBR)
言語:
英語 (EN)