Results

eNauka >  Rezultati >  Robustness of XGBoost Algorithm to Missing Features for Binary Classification of Medical Data
Naziv: Robustness of XGBoost Algorithm to Missing Features for Binary Classification of Medical Data
Autori: S. Stokanović ; D. Đukić; N. Miljković  
Godina: 2024
Publikacija: 2024 23rd International Symposium INFOTEH-JAHORINA (INFOTEH)
ISSN: 2767-9454 Pretraži identifikator
Izdavač: IEEE
Tip rezultata: Konferencijski rad
Kolacija: str. in-print
DOI: 10.1109/INFOTEH60418.2024.10495929
WoS-ID: 001215550500010
Scopus-ID: 2-s2.0-85192142724
URI: https://enauka.gov.rs/handle/123456789/906075
http://zaposleni.etf.bg.ac.rs/rest/sciNaucniRezultati/oai/record/3/709557
M-kategorija: 
Mp kategorija će biti prikazana naknadno.

6
SCOPUSTM
5
WEB OF SCIENCETM
Altmetric
Dimensions
Unpaywall

Google ScholarTM

Items in eNauka are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.