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文献
J-GLOBAL ID：202202232554960675
整理番号：22A0451168
機械学習モデルによる極値勾配ブースティング特徴選択アプローチの統合:天候相対湿度予測の適用【JST・京大機械翻訳】
Integration of extreme gradient boosting feature selection approach with machine learning models: application of weather relative humidity prediction
Tao Hai
(Computer Science Department, Baoji University of Arts and Sciences, Shaanxi, China)
,
Awadh Salih Muhammad
(Department of Geology, College of Science, University of Baghdad, Baghdad, Iraq)
,
Salih Sinan Q.
(Computer Science Department, Dijlah University College, Baghdad, Iraq)
,
Shafik Shafik S.
(Experimental Nuclear Radiation Research Group, Scientific Research Center, Al-Ayen University, Thi-Qar, Iraq)
,
Yaseen Zaher Mundher
(New Era and Development in Civil Engineering Research Group, Scientific Research Center, Al-Ayen University, Thi-Qar, Iraq)
,
Yaseen Zaher Mundher
(College of Creative Design, Asia University, Taichung City, Taiwan)
資料名：
Neural Computing & Applications
(Neural Computing & Applications)
巻： 34 号： 1 ページ： 515-533 発行年： 2022年
JST資料番号： W0703A ISSN： 0941-0643 資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文 発行国： ドイツ (DEU) 言語： 英語 (EN)
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