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Admin. UPV

Listar por palabra clave "SMOTE"

Mostrando ítems 1-6 de 6

Balancing data with SMOTE variants using supervised machine learning algorithms to predict churn rate.

Martínez Cerdá, Luis José (Universitat Politècnica de València, 2022-10-15)

[ES] Balancing problem New alternatives to obtain balanced data has been used in the recent times of machine learning applications. Oversampling and undersampling in data analysis are techniques used to adjust the class ...
Bayes classifiers for imbalanced traffic accidents datasets

Mujalli, R; López-Maldonado, Griselda; Garach, L. (Elsevier, 2016)

[EN] Traffic accidents data sets are usually imbalanced, where the number of instances classified under the killed or severe injuries class (minority) is much lower than those classified under the slight injuries class ...
Comparison of Predictive Models with Balanced Classes Using the SMOTE Method for the Forecast of Student Dropout in Higher Education

Flores, Vaneza; Heras, Stella; Julian, Vicente (MDPI AG, 2022-02)

[EN] Based on the premise that university student dropout is a social problem in the university ecosystem of any country, technological leverage is a way that allows us to build technological proposals to solve a poorly ...
Empleo de balanceo de clases, mediante oversampling (SMOTE), en un proceso de preparación de datos para la estimación de esfuerzo en proyectos ágiles de desarrollo de software

Sala Padrón, David (Universitat Politècnica de València, 2022-10-14)

[ES] Actualmente, no es posible hablar de proyectos de desarrollo de software sin tener en cuenta el esfuerzo necesario para llevarlos a cabo. La complejidad de estos proyectos es cada vez más elevada, requiriendo una gran ...
Métodos de estimación de esfuerzo para proyectos de desarrollo ágil

Vicente Barcenas, Borja (Universitat Politècnica de València, 2021-01-05)

[ES] En la actualidad, la estimación de esfuerzo es un trabajo necesario a la hora de abordar proyectos de desarrollo de software. Los proyectos de desarrollo software son cada vez más complejos y pueden resultar muy ...
Tree-based ensembles unveil the microhabitat suitability for the invasive bleak (Alburnus alburnus L.) and pumpkinseed (Lepomis gibbosus L.): Introducing XGBoost to eco-informatics

Muñoz-Mas, Rafael; Gil-Martínez, Enric; Oliva-Paterna, Francisco J.; Belda, E.J.; Martinez-Capel, Francisco (Elsevier, 2019-09)

[EN] Random Forests (RFs) and Gradient Boosting Machines (GBMs) are popular approaches for habitat suitability modelling in environmental flow assessment. However, both present some limitations theoretically solved by ...