Improving ensemble decision tree performance using Adaboost and Bagging
Ensemble classifier systems are considered as one of the most promising in medical data classification and the performance of deceision tree classifier can be increased by the ensemble method as it is proven to be better than single classifiers.However, in a ensemble settings the performance depends...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Hasan, Md Rajib, Siraj, Fadzilah, Sainin, Mohd Shamrie |
---|---|
التنسيق: | Conference or Workshop Item |
اللغة: | English |
منشور في: |
2015
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | http://repo.uum.edu.my/16741/1/14.pdf http://repo.uum.edu.my/16741/ http://doi.org/10.1063/1.4937027 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
A direct ensemble classifier for imbalanced multiclass learning
بواسطة: Sainin, Mohd Shamrie, وآخرون
منشور في: (2012) -
E4ML: Alat untuk pembelajaran perlombongan data
بواسطة: Sainin, Mohd Shamrie, وآخرون
منشور في: (2004) -
Single decision tree classifiers' accuracy on medical data
بواسطة: Hasan, Md Rajib, وآخرون
منشور في: (2015) -
Single decision tree classifiers' accuracy on medical data
بواسطة: Hasan, Md Rajib, وآخرون
منشور في: (2015) -
Modeling emotion for anthromorphic agents
بواسطة: Siraj, Fadzilah, وآخرون
منشور في: (2005)