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Mohnen, Sigrid M., Adriënne H. Rotteveel, Gerda Doornbos et Johan J. Polder. « Healthcare Expenditure Prediction with Neighbourhood Variables – A Random Forest Model ». Statistics, Politics and Policy 11, no 2 (16 décembre 2020) : 111–38. http://dx.doi.org/10.1515/spp-2019-0010.
Texte intégralWang, Fangyi, Yongchao Wang, Xiaokang Ji et Zhiping Wang. « Effective Macrosomia Prediction Using Random Forest Algorithm ». International Journal of Environmental Research and Public Health 19, no 6 (10 mars 2022) : 3245. http://dx.doi.org/10.3390/ijerph19063245.
Texte intégralKor, Hakan. « Global solar radiation prediction model with random forest algorithm ». Thermal Science 25, Spec. issue 1 (2021) : 31–39. http://dx.doi.org/10.2298/tsci200608004k.
Texte intégralRigatti, Steven J. « Random Forest ». Journal of Insurance Medicine 47, no 1 (1 janvier 2017) : 31–39. http://dx.doi.org/10.17849/insm-47-01-31-39.1.
Texte intégralWei, Li-Li, Yue-Shuai Pan, Yan Zhang, Kai Chen, Hao-Yu Wang et Jing-Yuan Wang. « Application of machine learning algorithm for predicting gestational diabetes mellitus in early pregnancy† ». Frontiers of Nursing 8, no 3 (1 septembre 2021) : 209–21. http://dx.doi.org/10.2478/fon-2021-0022.
Texte intégralDiaz, Pablo, Juan C. Salas, Aldo Cipriano et Felipe Núñez. « Random forest model predictive control for paste thickening ». Minerals Engineering 163 (mars 2021) : 106760. http://dx.doi.org/10.1016/j.mineng.2020.106760.
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 intégralBashir Suleiman, Aminu, Stephen Luka et Muhammad Ibrahim. « CARDIOVASCULAR DISEASE PREDICTION USING RANDOM FOREST MACHINE LEARNING ALGORITHM ». FUDMA JOURNAL OF SCIENCES 7, no 6 (31 décembre 2023) : 282–89. http://dx.doi.org/10.33003/fjs-2023-0706-2128.
Texte intégralJeong, Hoyeon, Youngjune Kim et So Yeong Lim. « A Predictive Model for Farmland Purchase/Rent Using Random Forests ». Korean Agricultural Economics Association 63, no 3 (30 septembre 2022) : 153–68. http://dx.doi.org/10.24997/kjae.2022.63.3.153.
Texte intégralEmir, Senol, Hasan Dincer, Umit Hacioglu et Serhat Yuksel. « Random Regression Forest Model using Technical Analysis Variables ». International Journal of Finance & ; Banking Studies (2147-4486) 5, no 3 (21 juillet 2016) : 85–102. http://dx.doi.org/10.20525/ijfbs.v5i3.461.
Texte intégralNie, Ying, et Yundong Xu. « Prediction On Tiktok Like Behavior Based on Random Forest Model ». Highlights in Science, Engineering and Technology 101 (20 mai 2024) : 292–98. http://dx.doi.org/10.54097/d6metn07.
Texte intégralRen, Keying. « House Price Prediction Based on Machine Learning Algorithms - Taking Ames as an Example ». Advances in Economics, Management and Political Sciences 85, no 1 (28 mai 2024) : 181–89. http://dx.doi.org/10.54254/2754-1169/85/20240870.
Texte intégralMathew, Dr Tina Elizabeth. « An Improvised Random Forest Model for Breast Cancer Classification ». NeuroQuantology 20, no 5 (18 mai 2022) : 713–22. http://dx.doi.org/10.14704/nq.2022.20.5.nq22227.
Texte intégralWang, Zijie, Yufang Bi, Gang Lu, Xu Zhang, Xiangyang Xu, Yilin Ning, Xuhua Du et Anke Wang. « Monitoring Forest Diversity under Moso Bamboo Invasion : A Random Forest Approach ». Forests 15, no 2 (7 février 2024) : 318. http://dx.doi.org/10.3390/f15020318.
Texte intégralZhou, Shu-Ping, Su-Ding Fei, Hui-Hui Han, Jing-Jing Li, Shuang Yang et Chun-Yang Zhao. « A Prediction Model for Cognitive Impairment Risk in Colorectal Cancer after Chemotherapy Treatment ». BioMed Research International 2021 (20 février 2021) : 1–13. http://dx.doi.org/10.1155/2021/6666453.
Texte intégralROHAJAWATI, Siti, Hutanti SETYODEWI, Ferryansyah Muji Agustian TRESNANTO, Debora MARIANTHI et Maruli Tua Baja SIHOTANG. « KNOWLEDGE MANAGEMENT APPROACH IN COMPARATIVE STUDY OF AIR POLLUTION PREDICTION MODEL ». Applied Computer Science 20, no 1 (30 mars 2024) : 173–88. http://dx.doi.org/10.35784/acs-2024-11.
Texte intégralYu, Chenghao. « Walmart Sales Forecasting using Different Models ». Highlights in Science, Engineering and Technology 92 (10 avril 2024) : 302–7. http://dx.doi.org/10.54097/kqf76062.
Texte intégralYan, Miaomiao, et Yindong Shen. « Traffic Accident Severity Prediction Based on Random Forest ». Sustainability 14, no 3 (2 février 2022) : 1729. http://dx.doi.org/10.3390/su14031729.
Texte intégralLiu, Qian, Wanyin Qi, Yanping Wu, Yingjun Zhou et Zhiwei Huang. « Construction of Pulmonary Nodule CT Radiomics Random Forest Model Based on Artificial Intelligence Software for STAS Evaluation of Stage IA Lung Adenocarcinoma ». Computational and Mathematical Methods in Medicine 2022 (28 août 2022) : 1–6. http://dx.doi.org/10.1155/2022/2173412.
Texte intégralWang, Hao, He Zhang, Jia Zhao, Xinyi Liu, Xinyue Feng et Yinuo Sun. « Product order-demand prediction model based on random forest ». Highlights in Business, Economics and Management 18 (15 octobre 2023) : 383–90. http://dx.doi.org/10.54097/hbem.v18i.12735.
Texte intégralYadav, Pradeep, Chandra Prakash Bhargava, Deepak Gupta, Jyoti Kumari, Archana Acharya et Madhukar Dubey. « Breast Cancer Disease Prediction Using Random Forest Regression and Gradient Boosting Regression ». International Journal of Experimental Research and Review 38 (30 avril 2024) : 132–46. http://dx.doi.org/10.52756/ijerr.2024.v38.012.
Texte intégralNie, Shunqi, Honghua Chen, Xinxin Sun et Yunce An. « Spatial Distribution Prediction of Soil Heavy Metals Based on Random Forest Model ». Sustainability 16, no 11 (22 mai 2024) : 4358. http://dx.doi.org/10.3390/su16114358.
Texte intégralHujare, Pravin, Praveen Rathod, Dinesh Kamble, Amit Jomde et Shalini Wankhede. « Predictive analytics of disc brake deformation using machine learning ». Journal of Information and Optimization Sciences 45, no 4 (2024) : 1153–63. http://dx.doi.org/10.47974/jios-1699.
Texte intégralDivya Chilukuri, Akhila Tejaswini. K, Prathyusha. K et Anjali. N. « A review on predictive model for Autisim spectrum disorder ». World Journal of Advanced Engineering Technology and Sciences 12, no 1 (30 mai 2024) : 218–21. http://dx.doi.org/10.30574/wjaets.2024.12.1.0204.
Texte intégralBozorgmehr, Arezoo, Anika Thielmann et Birgitta Weltermann. « Chronic stress in practice assistants : An analytic approach comparing four machine learning classifiers with a standard logistic regression model ». PLOS ONE 16, no 5 (4 mai 2021) : e0250842. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0250842.
Texte intégralLee, Seung-hyeong, et Eun-Ju Baek. « Development of a predictive model for university students’ core competency index using machine learning : Focusing on D University ». Korean Association For Learner-Centered Curriculum And Instruction 22, no 11 (15 juin 2022) : 831–49. http://dx.doi.org/10.22251/jlcci.2022.22.11.831.
Texte intégralGroll, Andreas, Cristophe Ley, Gunther Schauberger et Hans Van Eetvelde. « A hybrid random forest to predict soccer matches in international tournaments ». Journal of Quantitative Analysis in Sports 15, no 4 (25 octobre 2019) : 271–87. http://dx.doi.org/10.1515/jqas-2018-0060.
Texte intégralMao, Mohan. « A Comparative Study of Random Forest Regression for Predicting House Prices Using ». Highlights in Science, Engineering and Technology 85 (13 mars 2024) : 969–74. http://dx.doi.org/10.54097/bdfe8032.
Texte intégralZhou, Jing, Yuzhen Li et Xuan Guo. « Predicting psoriasis using routine laboratory tests with random forest ». PLOS ONE 16, no 10 (19 octobre 2021) : e0258768. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0258768.
Texte intégralShao, Yakui, Zhongke Feng, Meng Cao, Wenbiao Wang, Linhao Sun, Xuanhan Yang, Tiantian Ma et al. « An Ensemble Model for Forest Fire Occurrence Mapping in China ». Forests 14, no 4 (29 mars 2023) : 704. http://dx.doi.org/10.3390/f14040704.
Texte intégralChao Gao. « Balancing Interpretability and Performance : Optimizing Random Forest Algorithm Based on Point-to-Point Federated Learning ». Journal of Electrical Systems 20, no 7s (4 mai 2024) : 2389–400. http://dx.doi.org/10.52783/jes.3990.
Texte intégralTruong, Tran Xuan, Viet-Ha Nhu, Doan Thi Nam Phuong, Le Thanh Nghi, Nguyen Nhu Hung, Pham Viet Hoa et Dieu Tien Bui. « A New Approach Based on TensorFlow Deep Neural Networks with ADAM Optimizer and GIS for Spatial Prediction of Forest Fire Danger in Tropical Areas ». Remote Sensing 15, no 14 (8 juillet 2023) : 3458. http://dx.doi.org/10.3390/rs15143458.
Texte intégralLee, Soo-Kyoung, Juh Hyun Shin, Jinhyun Ahn, Ji Yeon Lee et Dong Eun Jang. « Identifying the Risk Factors Associated with Nursing Home Residents’ Pressure Ulcers Using Machine Learning Methods ». International Journal of Environmental Research and Public Health 18, no 6 (13 mars 2021) : 2954. http://dx.doi.org/10.3390/ijerph18062954.
Texte intégralMalhi, Ramandeep Kaur M., Akash Anand, Prashant K. Srivastava, G. Sandhya Kiran, George P. Petropoulos et Christos Chalkias. « An Integrated Spatiotemporal Pattern Analysis Model to Assess and Predict the Degradation of Protected Forest Areas ». ISPRS International Journal of Geo-Information 9, no 9 (2 septembre 2020) : 530. http://dx.doi.org/10.3390/ijgi9090530.
Texte intégralSaladi, Sarojini Devi, et Radhika Yarlagadda. « An Enhanced Bankruptcy Prediction Model Using Fuzzy Clustering Model and Random Forest Algorithm ». Revue d'Intelligence Artificielle 35, no 1 (28 février 2021) : 77–83. http://dx.doi.org/10.18280/ria.350109.
Texte intégralLe, Ngoc-Bich, Thi-Thu-Hien Pham, Sy-Hoang Nguyen, Nhat-Minh Nguyen et Tan-Nhu Nguyen. « AI-powered Predictive Model for Stroke and Diabetes Diagnostic ». International Journal of Intelligent Systems and Applications 16, no 1 (8 février 2024) : 24–40. http://dx.doi.org/10.5815/ijisa.2024.01.03.
Texte intégralRuyssinck, Joeri, Joachim van der Herten, Rein Houthooft, Femke Ongenae, Ivo Couckuyt, Bram Gadeyne, Kirsten Colpaert, Johan Decruyenaere, Filip De Turck et Tom Dhaene. « Random Survival Forests for Predicting the Bed Occupancy in the Intensive Care Unit ». Computational and Mathematical Methods in Medicine 2016 (2016) : 1–7. http://dx.doi.org/10.1155/2016/7087053.
Texte intégralAlfraihat, Ausilah, Amer F. Samdani et Sriram Balasubramanian. « Predicting curve progression for adolescent idiopathic scoliosis using random forest model ». PLOS ONE 17, no 8 (11 août 2022) : e0273002. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0273002.
Texte intégralLei, Xiaoli. « Resource Sharing Algorithm of Ideological and Political Course Based on Random Forest ». Mathematical Problems in Engineering 2022 (21 mai 2022) : 1–8. http://dx.doi.org/10.1155/2022/8765166.
Texte intégralQi, Yuxuan. « Research on Stock Price Prediction Based on LSTM Model and Random Forest ». Advances in Economics, Management and Political Sciences 86, no 1 (28 mai 2024) : 35–42. http://dx.doi.org/10.54254/2754-1169/86/20240938.
Texte intégralBayramli, Ilkin, Victor Castro, Yuval Barak-Corren, Emily M. Madsen, Matthew K. Nock, Jordan W. Smoller et Ben Y. Reis. « Temporally informed random forests for suicide risk prediction ». Journal of the American Medical Informatics Association 29, no 1 (2 novembre 2021) : 62–71. http://dx.doi.org/10.1093/jamia/ocab225.
Texte intégralBayramli, Ilkin, Victor Castro, Yuval Barak-Corren, Emily M. Madsen, Matthew K. Nock, Jordan W. Smoller et Ben Y. Reis. « Temporally informed random forests for suicide risk prediction ». Journal of the American Medical Informatics Association 29, no 1 (2 novembre 2021) : 62–71. http://dx.doi.org/10.1093/jamia/ocab225.
Texte intégralWang, Shihao, et Xiangxiang Wu. « The Mechanical Performance Prediction of Steel Materials based on Random Forest ». Frontiers in Computing and Intelligent Systems 6, no 1 (27 novembre 2023) : 1–3. http://dx.doi.org/10.54097/fcis.v6i1.01.
Texte intégralNikolopoulos, Efthymios I., Elisa Destro, Md Abul Ehsan Bhuiyan, Marco Borga et Emmanouil N. Anagnostou. « Evaluation of predictive models for post-fire debris flow occurrence in the western United States ». Natural Hazards and Earth System Sciences 18, no 9 (4 septembre 2018) : 2331–43. http://dx.doi.org/10.5194/nhess-18-2331-2018.
Texte intégralGold, Ochim, et Agaji Iorshase. « Heart failure prediction framework using random forest and J48 with Adaboost algorithms ». Science World Journal 18, no 2 (20 octobre 2023) : 165–75. http://dx.doi.org/10.4314/swj.v18i2.1.
Texte intégralGuo, Shengnan, et Jianqiu Xu. « CPRQ : Cost Prediction for Range Queries in Moving Object Databases ». ISPRS International Journal of Geo-Information 10, no 7 (8 juillet 2021) : 468. http://dx.doi.org/10.3390/ijgi10070468.
Texte intégralFernández-Carrillo, Ángel, Antonio Franco-Nieto, María Julia Yagüe-Ballester et Marta Gómez-Giménez. « Predictive Model for Bark Beetle Outbreaks in European Forests ». Forests 15, no 7 (27 juin 2024) : 1114. http://dx.doi.org/10.3390/f15071114.
Texte intégralERSHOV, EVGENY V., OLGA V. YUDINA, LYUDMILA N. VINOGRADOVA et NIKITA I. SHAKHANOV. « EQUIPMENT CONDITION MODELING BASED ON RANDOM FOREST AND ARIMA MACHINE LEARNING ALGORITHM STACKING ». Cherepovets State University Bulletin 4, no 97 (2020) : 32–40. http://dx.doi.org/10.23859/1994-0637-2020-4-97-3.
Texte intégralHuan, Juan, Bo Chen, Xian Gen Xu, Hui Li, Ming Bao Li et Hao Zhang. « River Dissolved Oxygen Prediction Based on Random Forest and LSTM ». Applied Engineering in Agriculture 37, no 5 (2021) : 901–10. http://dx.doi.org/10.13031/aea.14496.
Texte intégralQu, Chaoran, Xiufen Yang, Weisi Peng, Xiujuan Wang et Weixiang Luo. « THE PREDICTIVE EFFECT OF DIFFERENT MACHINE LEARNING ALGORITHMS FOR PRESSURE INJURIES : A NETWORK META-ANALYSES ». Innovation in Aging 7, Supplement_1 (1 décembre 2023) : 1178. http://dx.doi.org/10.1093/geroni/igad104.3776.
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