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Constructeur de cohorte

4 299 418 travaux, canadiens par l’une de quatre routes.

Chaque état de filtre est une URL; l’URL est la requête; la requête est citable via /q/⟨hash⟩. La page, l’API et l’export analysent les mêmes paramètres.

La cohorte courante, diffusée en continu depuis la base de données : toutes les colonnes des travaux, les étiquettes machine, les scores provisoires et l'état de validation de chaque rangée. Les exportations sont plafonnées à 100 000 rangées. Crée un lien /q/ permanent pour cette requête exacte. Les mêmes filtres produisent toujours le même lien, qui que soit le demandeur.

Terme de recherche
Auteur ou autrice
Période
Ordre
Langue
Type
Domaine
Revue
Sujet
Imbalanced Data Classification Techniques
Rétractation
Résumé
Source des données probantes
Devis d'étude
Accord des étiquettes
État des étiquettes

Les étiquettes directes de Codex et Gemma sont non validées et clairsemées. Les prédictions distillées couvrent la base complète et sont elles aussi non validées. Choisissez explicitement la source; l'absence d'une étiquette directe n'est jamais une étiquette négative.

affaffiliation
fundbailleur
venuerevue
aboutsujet

Les quatre voies se composent : exigez la voie du financement et excluez l'affiliation pour obtenir la strate financée-seulement qu'aucune base fondée sur l'affiliation ne voit jamais.

529 résultats · 1 filtre actif ·
Résultats par année
20002025
Date de publication
Catégories
Étiquettes machine · couverture clairsemée
Preuves
Langue
Type
Citations
Un travail non étiqueté est inconnu, pas un négatif. La couverture est rapportée à chaque requête.
529 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 1 sur 11

Les étiquettes couvrent 1 des 529 travaux de cette cohorte. Les autres sont non étiquetés, ce qui n'est pas une étiquette négative : la table des étiquettes est clairsemée aujourd'hui et s'enrichit au fil des rondes d'étiquetage.

Les prédictions distillées couvrent 529 des 529 travaux de cette cohorte. Ces prédictions portent le statut machine_predicted_unvalidated. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail (titre seulement); le volet Codex est un classifieur distillé et calibré. Le mode candidate est l'union; le consensus est l'intersection.

affnon étiqueté
CLASSIFICATION OF IMBALANCED DATA: A REVIEW
Yanmin Sun, Andrew K. C. Wong, Mohamed S. Kamel
2009· review· en· International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1 690
citations
affnon étiqueté
Class imbalances versus small disjuncts
Taeho Jo, Nathalie Japkowicz
2004· article· en· ACM SIGKDD Explorations Newsletter· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
681
citations
affsans résuménon étiqueté
The class imbalance problem in deep learning
Kushankur Ghosh, Colin Bellinger, Roberto Corizzo, Paula Branco, Bartosz Krawczyk, Nathalie Japkowicz
2022· article· en· Machine Learning· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
270
citations
afffundaboutnon étiqueté
Explicitly representing expected cost
Chris Drummond, Robert C. Holte
2000· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
186
citations
afffundnon étiqueté
Test strategies for cost-sensitive decision trees
Charles X. Ling, Victor S. Sheng, Qiang Yang
2006· article· en· IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
145
citations
affnon étiqueté
Thresholding for making classifiers cost-sensitive
Victor S. Sheng, Charles X. Ling
2006· article· en· National Conference on Artificial Intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
143
citations
affsans résuménon étiqueté
Overlap versus Imbalance
Misha Denil, Thomas Trappenberg
2010· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
134
citations
affsans résuménon étiqueté
The class imbalance problem
Fadel M. Megahed, Ying‐Ju Chen, Aly Megahed, Yuya Jeremy Ong, Naomi Altman, Martin Krzywinski
2021· article· en· Nature Methods· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
126
citations
affsans résuménon étiqueté
Evaluation Methods for Ordinal Classification
Lisa Gaudette, Nathalie Japkowicz
2009· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
106
citations
affsans résuménon étiqueté
Classification and knowledge discovery in protein databases
Predrag Radivojac, Nitesh V. Chawla, A. Keith Dunker, Zoran Obradović
2004· article· en· Journal of Biomedical Informatics· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
93
citations
affnon étiqueté
Satisfying Real-world Goals with Dataset Constraints
Gabriel Goh, Andrew Cotter, Maya R. Gupta, Michael P. Friedlander
2016· preprint· en· arXiv (Cornell University)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
80
citations
affsans résuménon étiqueté
Uncertainty-aware credit card fraud detection using deep learning
Maryam Habibpour, Hassan Gharoun, Mohammadreza Mehdipour, AmirReza Tajally, Hamzeh Asgharnezhad, Afshar Shamsi +2 autres
2023· article· en· Engineering Applications of Artificial Intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
66
citations

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