A Pareto Based Ensemble with Feature and Instance Selection for Learning from Multi-Class Imbalanced Datasets

Comunicación en congreso 2018

Autores: Alberto Luis Fernández Hilario, Cristóbal J. Carmona, Maria José del Jesus Díaz, Francisco Herrera Triguero

Proc. of the XVIII Conferencia de la Asociación Española para la Inteligencia Artificial (XVIII CAEPIA)Páginas 1316-1317

Descargar PDF 63.54 KB Google Scholar Todas las publicaciones

Cómo citar esta publicación

Fernández Hilario, A. L., Carmona, C. J., del Jesus Díaz, M. J., & Herrera Triguero, F. (2018). A Pareto Based Ensemble with Feature and Instance Selection for Learning from Multi-Class Imbalanced Datasets. Proc. of the XVIII Conferencia de la Asociación Española para la Inteligencia Artificial (XVIII CAEPIA), 1316-1317.

BibTeX

Financiación

TIN2015-68454-R : Modelos de ciencia de datos para la resolución de problemas complejos. Aplicaciones en biomedicina, biotecnología, energías renovables y empresa
TIN2017-89517-P