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Binarised regression tasks: methods and evaluation metrics

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

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Binarised regression tasks: methods and evaluation metrics

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Hernández Orallo, J.; Ferri Ramírez, C.; Lachiche, N.; Martínez Usó, A.; Ramírez Quintana, MJ. (2015). Binarised regression tasks: methods and evaluation metrics. Data Mining and Knowledge Discovery. 1-43. doi:10.1007/s10618-015-0443-9.

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/63549

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Metadatos del ítem

Título: Binarised regression tasks: methods and evaluation metrics
Autor:
Entidad UPV: Universitat Politècnica de València. Departamento de Sistemas Informáticos y Computación - Departament de Sistemes Informàtics i Computació
Fecha difusión:
Resumen:
Some supervised tasks are presented with a numerical output but decisions have to be made in a discrete, binarised, way, according to a particular cutoff. This binarised regression task is a very common situation that ...[+]
Palabras clave: Regression , Classification , Reframinng , Mean absolute error , Cutoff , Binarisation
Derechos de uso: Reserva de todos los derechos
Fuente:
Data Mining and Knowledge Discovery. (issn: 1384-5810 )
DOI: 10.1007/s10618-015-0443-9
Editorial:
Springer Verlag (Germany)
Versión del editor: http://link.springer.com/article/10.1007/s10618-015-0443-9
Descripción: “The final publication is available at Springer via http://dx.doi.org/ 10.1007/s10618-015-0443-9"
Patrocinador:
Spanish MINECO/ TIN 2013-45732-C4- 1-P
Generalitat Valenciana/ PROMETEOII2015/013
REFRAME projec / CHIST-ERA
Ministerio de Economía y Competitividad in Spain/ PCIN-2013-037
Agence Nationale pour la Recherche in France /ANR-12-CHRI-0005-03
Tipo: Artículo

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