Articles de revues sur le sujet « PREDICTION DATASET »
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Burmakova, Anastasiya, et Diana Kalibatienė. « Applying Fuzzy Inference and Machine Learning Methods for Prediction with a Small Dataset : A Case Study for Predicting the Consequences of Oil Spills on a Ground Environment ». Applied Sciences 12, no 16 (18 août 2022) : 8252. http://dx.doi.org/10.3390/app12168252.
Texte intégralAbdullahi, Dauda Sani, Dr Muhammad Sirajo Aliyu et Usman Musa Abdullahi. « Comparative analysis of resampling algorithms in the prediction of stroke diseases ». UMYU Scientifica 2, no 1 (30 mars 2023) : 88–94. http://dx.doi.org/10.56919/usci.2123.011.
Texte intégralGangil, Tarun, Krishna Sharan, B. Dinesh Rao, Krishnamoorthy Palanisamy, Biswaroop Chakrabarti et Rajagopal Kadavigere. « Utility of adding Radiomics to clinical features in predicting the outcomes of radiotherapy for head and neck cancer using machine learning ». PLOS ONE 17, no 12 (15 décembre 2022) : e0277168. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0277168.
Texte intégralRau, Cheng-Shyuan, Shao-Chun Wu, Jung-Fang Chuang, Chun-Ying Huang, Hang-Tsung Liu, Peng-Chen Chien et Ching-Hua Hsieh. « Machine Learning Models of Survival Prediction in Trauma Patients ». Journal of Clinical Medicine 8, no 6 (5 juin 2019) : 799. http://dx.doi.org/10.3390/jcm8060799.
Texte intégralSinaga, Benyamin Langgu, Sabrina Ahmad, Zuraida Abal Abas et Intan Ermahani A. Jalil. « A recommendation system of training data selection method for cross-project defect prediction ». Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science 27, no 2 (1 août 2022) : 990. http://dx.doi.org/10.11591/ijeecs.v27.i2.pp990-1006.
Texte intégralMorgan, Maria, Carla Blank et Raed Seetan. « Plant disease prediction using classification algorithms ». IAES International Journal of Artificial Intelligence (IJ-AI) 10, no 1 (1 mars 2021) : 257. http://dx.doi.org/10.11591/ijai.v10.i1.pp257-264.
Texte intégralNunez, John-Jose, Teyden T. Nguyen, Yihan Zhou, Bo Cao, Raymond T. Ng, Jun Chen, Benicio N. Frey et al. « Replication of machine learning methods to predict treatment outcome with antidepressant medications in patients with major depressive disorder from STAR*D and CAN-BIND-1 ». PLOS ONE 16, no 6 (28 juin 2021) : e0253023. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0253023.
Texte intégralAhamed, B. Shamreen, Meenakshi S. Arya et Auxilia Osvin V. Nancy. « Diabetes Mellitus Disease Prediction Using Machine Learning Classifiers with Oversampling and Feature Augmentation ». Advances in Human-Computer Interaction 2022 (19 septembre 2022) : 1–14. http://dx.doi.org/10.1155/2022/9220560.
Texte intégralPartin, Alexander, Thomas S. Brettin, Yitan Zhu, Jamie Overbeek, Oleksandr Narykov, Priyanka Vasanthakumari, Austin Clyde et al. « Abstract 5380 : Systematic evaluation and comparison of drug response prediction models : a case study of prediction generalization across cell lines datasets ». Cancer Research 83, no 7_Supplement (4 avril 2023) : 5380. http://dx.doi.org/10.1158/1538-7445.am2023-5380.
Texte intégralPreethi, B. Meena, R. Gowtham, S. Aishvarya, S. Karthick et D. G. Sabareesh. « Rainfall Prediction using Machine Learning and Deep Learning Algorithms ». International Journal of Recent Technology and Engineering (IJRTE) 10, no 4 (30 novembre 2021) : 251–54. http://dx.doi.org/10.35940/ijrte.d6611.1110421.
Texte intégralTian, Simiao, Laurence Mioche, Jean-Baptiste Denis et Béatrice Morio. « A multivariate model for predicting segmental body composition ». British Journal of Nutrition 110, no 12 (11 juillet 2013) : 2260–70. http://dx.doi.org/10.1017/s0007114513001803.
Texte intégralYuda Syahidin, Aditya Pratama Ismail et Fawwaz Nafis Siraj. « Application of Artificial Neural Network Algorithms to Heart Disease Prediction Models with Python Programming ». Jurnal E-Komtek (Elektro-Komputer-Teknik) 6, no 2 (31 décembre 2022) : 292–302. http://dx.doi.org/10.37339/e-komtek.v6i2.932.
Texte intégralZulqarnain, Muhammad, Rozaida Ghazali, Muhammad Ghulam Ghouse, Yana Mazwin Mohmad Hassim et Irfan Javid. « Predicting Financial Prices of Stock Market using Recurrent Convolutional Neural Networks ». International Journal of Intelligent Systems and Applications 12, no 6 (8 décembre 2020) : 21–32. http://dx.doi.org/10.5815/ijisa.2020.06.02.
Texte intégralLi, Wencui, Hongru Shen, Lizhu Han, Jiaxin Liu, Bohan Xiao, Xubin Li et Zhaoxiang Ye. « A Multiparametric Fusion Radiomics Signature Based on Contrast-Enhanced MRI for Predicting Early Recurrence of Hepatocellular Carcinoma ». Journal of Oncology 2022 (28 septembre 2022) : 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2022/3704987.
Texte intégralFerenc, Rudolf, Zoltán Tóth, Gergely Ladányi, István Siket et Tibor Gyimóthy. « A public unified bug dataset for java and its assessment regarding metrics and bug prediction ». Software Quality Journal 28, no 4 (3 juin 2020) : 1447–506. http://dx.doi.org/10.1007/s11219-020-09515-0.
Texte intégralDu, Hao, Ziyuan Pan, Kee Yuan Ngiam, Fei Wang, Ping Shum et Mengling Feng. « Self-Correcting Recurrent Neural Network for Acute Kidney Injury Prediction in Critical Care ». Health Data Science 2021 (23 décembre 2021) : 1–10. http://dx.doi.org/10.34133/2021/9808426.
Texte intégralWynants, L., Y. Vergouwe, S. Van Huffel, D. Timmerman et B. Van Calster. « Does ignoring clustering in multicenter data influence the performance of prediction models ? A simulation study ». Statistical Methods in Medical Research 27, no 6 (19 septembre 2016) : 1723–36. http://dx.doi.org/10.1177/0962280216668555.
Texte intégralKim, Eunhye, Tsatsral Amarbayasgalan et Hoon Jung. « Efficient Weighted Ensemble Method for Predicting Peak-Period Postal Logistics Volume : A South Korean Case Study ». Applied Sciences 12, no 23 (23 novembre 2022) : 11962. http://dx.doi.org/10.3390/app122311962.
Texte intégralSakiyama, Hiroshi, Motohisa Fukuda et Takashi Okuno. « Prediction of Blood-Brain Barrier Penetration (BBBP) Based on Molecular Descriptors of the Free-Form and In-Blood-Form Datasets ». Molecules 26, no 24 (7 décembre 2021) : 7428. http://dx.doi.org/10.3390/molecules26247428.
Texte intégralHijazi, Ala, Sameer Al-Dahidi et Safwan Altarazi. « A Novel Assisted Artificial Neural Network Modeling Approach for Improved Accuracy Using Small Datasets : Application in Residual Strength Evaluation of Panels with Multiple Site Damage Cracks ». Applied Sciences 10, no 22 (20 novembre 2020) : 8255. http://dx.doi.org/10.3390/app10228255.
Texte intégralChen, Qi, Bihan Tang, Yinghong Zhai, Yuqi Chen, Zhichao Jin, Hedong Han, Yongqing Gao, Cheng Wu, Tao Chen et Jia He. « Dynamic statistical model for predicting the risk of death among older Chinese people, using longitudinal repeated measures of the frailty index : a prospective cohort study ». Age and Ageing 49, no 6 (4 mai 2020) : 966–73. http://dx.doi.org/10.1093/ageing/afaa056.
Texte intégralLee, Chia-Ying, Suzana J. Camargo, Fréderic Vitart, Adam H. Sobel, Joanne Camp, Shuguang Wang, Michael K. Tippett et Qidong Yang. « Subseasonal Predictions of Tropical Cyclone Occurrence and ACE in the S2S Dataset ». Weather and Forecasting 35, no 3 (22 avril 2020) : 921–38. http://dx.doi.org/10.1175/waf-d-19-0217.1.
Texte intégralLo, Jui-En, Eugene Yu-Chuan Kang, Yun-Nung Chen, Yi-Ting Hsieh, Nan-Kai Wang, Ta-Ching Chen, Kuan-Jen Chen et al. « Data Homogeneity Effect in Deep Learning-Based Prediction of Type 1 Diabetic Retinopathy ». Journal of Diabetes Research 2021 (28 décembre 2021) : 1–9. http://dx.doi.org/10.1155/2021/2751695.
Texte intégralLiu, Yimo, Wanchang Zhang, Zhijie Zhang, Qiang Xu et Weile Li. « Risk Factor Detection and Landslide Susceptibility Mapping Using Geo-Detector and Random Forest Models : The 2018 Hokkaido Eastern Iburi Earthquake ». Remote Sensing 13, no 6 (18 mars 2021) : 1157. http://dx.doi.org/10.3390/rs13061157.
Texte intégralM.G, Rahul, Srujan R. Rajanalli, Sammed Endoli, Mahantesh Magi et Dr N. Ramavenkateswaran. « Machine Learning Algorithms for Classification of Gas Sensor Array Dataset ». Journal of University of Shanghai for Science and Technology 23, no 06 (17 juin 2021) : 721–28. http://dx.doi.org/10.51201/jusst/21/05331.
Texte intégralAnorboev, Abdulaziz, Javokhir Musaev, Sarvinoz Anorboeva, Jeongkyu Hong, Yeong-Seok Seo, Thanh Nguyen et Dosam Hwang. « Ensemble of top3 prediction with image pixel interval method using deep learning ». Computer Science and Information Systems, no 00 (2023) : 56. http://dx.doi.org/10.2298/csis230223056a.
Texte intégralSumalatha, M., et Latha Parthiban. « Augmentation of Predictive Competence of Non-Small Cell Lung Cancer Datasets through Feature Pre-Processing Techniques ». EAI Endorsed Transactions on Pervasive Health and Technology 8, no 5 (2 novembre 2022) : e1. http://dx.doi.org/10.4108/eetpht.v8i5.3169.
Texte intégralMa, Yuexin, Xinge Zhu, Sibo Zhang, Ruigang Yang, Wenping Wang et Dinesh Manocha. « TrafficPredict : Trajectory Prediction for Heterogeneous Traffic-Agents ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 33 (17 juillet 2019) : 6120–27. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v33i01.33016120.
Texte intégralAlbahli, Saleh. « A Deep Ensemble Learning Method for Effort-Aware Just-In-Time Defect Prediction ». Future Internet 11, no 12 (20 novembre 2019) : 246. http://dx.doi.org/10.3390/fi11120246.
Texte intégralLiang, Yun-Chia, Yona Maimury, Angela Hsiang-Ling Chen et Josue Rodolfo Cuevas Juarez. « Machine Learning-Based Prediction of Air Quality ». Applied Sciences 10, no 24 (21 décembre 2020) : 9151. http://dx.doi.org/10.3390/app10249151.
Texte intégralCarton, Quinten, Bart Merema et Hilde Breesch. « Recommendations for model identification for MPC of an all-Air HVAC system ». E3S Web of Conferences 246 (2021) : 11006. http://dx.doi.org/10.1051/e3sconf/202124611006.
Texte intégralOzsert Yıgıt, Gozde, Mehmet Fatih Akay et Hacer Alak. « Development of New Hybrid Admission Decision Prediction Models Using Support Vector Machines Combined with Feature Selection ». New Trends and Issues Proceedings on Humanities and Social Sciences 3, no 3 (22 mars 2017) : 1–10. http://dx.doi.org/10.18844/prosoc.v3i3.1502.
Texte intégralKneebone, D. G., et G. McL Dryden. « Prediction of diet quality for sheep from faecal characteristics : comparison of near-infrared spectroscopy and conventional chemistry predictive models ». Animal Production Science 55, no 1 (2015) : 1. http://dx.doi.org/10.1071/an13252.
Texte intégralMao, Yiwen, et Asgeir Sorteberg. « Improving Radar-Based Precipitation Nowcasts with Machine Learning Using an Approach Based on Random Forest ». Weather and Forecasting 35, no 6 (décembre 2020) : 2461–78. http://dx.doi.org/10.1175/waf-d-20-0080.1.
Texte intégralQian, Tingyu. « Used Car Price Prediction by Using XGBoost ». BCP Business & ; Management 44 (27 avril 2023) : 62–68. http://dx.doi.org/10.54691/bcpbm.v44i.4794.
Texte intégralAsif, Daniyal, Mairaj Bibi, Muhammad Shoaib Arif et Aiman Mukheimer. « Enhancing Heart Disease Prediction through Ensemble Learning Techniques with Hyperparameter Optimization ». Algorithms 16, no 6 (20 juin 2023) : 308. http://dx.doi.org/10.3390/a16060308.
Texte intégralSon, Hye Min, See Hyung Kim, Bo Ra Kwon, Mi Jeong Kim, Chan Sun Kim et Seung Hyun Cho. « Preoperative prediction of suboptimal resection in advanced ovarian cancer based on clinical and CT parameters ». Acta Radiologica 58, no 4 (22 juillet 2016) : 498–504. http://dx.doi.org/10.1177/0284185116658683.
Texte intégralMostofi, Fatemeh, Vedat Toğan et Hasan Basri Başağa. « Real-estate price prediction with deep neural network and principal component analysis ». Organization, Technology and Management in Construction : an International Journal 14, no 1 (1 janvier 2022) : 2741–59. http://dx.doi.org/10.2478/otmcj-2022-0016.
Texte intégralFjodorova, Natalja, et Marjana Novič. « Rodent Carcinogenicity Dataset ». Dataset Papers in Medicine 2013 (17 janvier 2013) : 1–6. http://dx.doi.org/10.1155/2013/361615.
Texte intégralAlshayeb, Mohammad, et Mashaan A. Alshammari. « The Effect of the Dataset Size on the Accuracy of Software Defect Prediction Models : An Empirical Study ». Inteligencia Artificial 24, no 68 (26 octobre 2021) : 72–88. http://dx.doi.org/10.4114/intartif.vol24iss68pp72-88.
Texte intégralFernandes, Pedro Henrique Evangelista, Giovanni Corsetti Silva, Diogo Berta Pitz, Matteo Schnelle, Katharina Koschek, Christof Nagel et Vinicius Carrillo Beber. « Data-Driven, Physics-Based, or Both : Fatigue Prediction of Structural Adhesive Joints by Artificial Intelligence ». Applied Mechanics 4, no 1 (8 mars 2023) : 334–55. http://dx.doi.org/10.3390/applmech4010019.
Texte intégralChen, Hao, Taoyun Ji, Xiang Zhan, Xiaoxin Liu, Guojing Yu, Wen Wang, Yuwu Jiang et Xiao-Hua Zhou. « An Explainable Statistical Method for Seizure Prediction Using Brain Functional Connectivity from EEG ». Computational Intelligence and Neuroscience 2022 (8 décembre 2022) : 1–8. http://dx.doi.org/10.1155/2022/2183562.
Texte intégralGan, Shengfeng, Mohammed Alshahrani et Shichao Liu. « Positive-Unlabeled Learning for Network Link Prediction ». Mathematics 10, no 18 (15 septembre 2022) : 3345. http://dx.doi.org/10.3390/math10183345.
Texte intégralGUBBI, JAYAVARDHANA, DANIEL T. H. LAI, MARIMUTHU PALANISWAMI et MICHAEL PARKER. « PROTEIN SECONDARY STRUCTURE PREDICTION USING SUPPORT VECTOR MACHINES AND A NEW FEATURE REPRESENTATION ». International Journal of Computational Intelligence and Applications 06, no 04 (décembre 2006) : 551–67. http://dx.doi.org/10.1142/s1469026806002076.
Texte intégralLertampaiporn, Supatcha, Sirapop Nuannimnoi, Tayvich Vorapreeda, Nipa Chokesajjawatee, Wonnop Visessanguan et Chinae Thammarongtham. « PSO-LocBact : A Consensus Method for Optimizing Multiple Classifier Results for Predicting the Subcellular Localization of Bacterial Proteins ». BioMed Research International 2019 (19 novembre 2019) : 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2019/5617153.
Texte intégralWang, Xiao, Yinping Jin et Qiuwen Zhang. « DeepPred-SubMito : A Novel Submitochondrial Localization Predictor Based on Multi-Channel Convolutional Neural Network and Dataset Balancing Treatment ». International Journal of Molecular Sciences 21, no 16 (9 août 2020) : 5710. http://dx.doi.org/10.3390/ijms21165710.
Texte intégralAnn Romalt, A., et Mathusoothana S. Kumar. « A Novel Machine Learning Based Probabilistic Classification Model for Heart Disease Prediction ». Journal of Medical Imaging and Health Informatics 12, no 3 (1 mars 2022) : 221–29. http://dx.doi.org/10.1166/jmihi.2022.3940.
Texte intégralZareapoor, Masoumeh, et Pourya Shamsolmoali. « Boosting prediction performance on imbalanced dataset ». International Journal of Information and Communication Technology 13, no 2 (2018) : 186. http://dx.doi.org/10.1504/ijict.2018.090556.
Texte intégralZareapoor, Masoumeh, et Pourya Shamsolmoali. « Boosting prediction performance on imbalanced dataset ». International Journal of Information and Communication Technology 13, no 2 (2018) : 186. http://dx.doi.org/10.1504/ijict.2018.10011701.
Texte intégralWang, Liang, Zhiwen Yu, Bin Guo, Tao Ku et Fei Yi. « Moving Destination Prediction Using Sparse Dataset ». ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data 11, no 3 (14 avril 2017) : 1–33. http://dx.doi.org/10.1145/3051128.
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