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文献
J-GLOBAL ID：202202276674070416
整理番号：22A0781001
機械学習におけるデータ不均一性を扱うための較正アンサンブルアルゴリズム:ループス患者における重度SLEフレアの同定への応用【JST・京大機械翻訳】
A Calibrated Ensemble Algorithm to Address Data Heterogeneity in Machine Learning: An Application to Identify Severe SLE Flares in Lupus Patients
Zhao Yijun
(Department of Computer and Information Sciences, Fordham University, New York, NY, USA)
,
Qin Man
(Department of Computer and Information Sciences, Fordham University, New York, NY, USA)
,
Jorge April
(Division of Rheumatology, Allergy, and Immunology, Massachusetts General Hospital, Harvard Medical School, Boston, MA, USA)
資料名：
IEEE Access
(IEEE Access)
巻： 10 ページ： 18720-18729 発行年： 2022年
JST資料番号： W2422A ISSN： 2169-3536 資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文 発行国： アメリカ合衆国 (USA) 言語： 英語 (EN)
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