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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"
Agradecimientos:
We thank the anonymous reviewers for their comments, which have helped to improve this paper significantly. We thank Peter Flach and Meelis Kull for their insightful comments and very useful suggestions. This work was ...[+]
Tipo: Artículo

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