Robustness of XGBoost Algorithm to Missing Features for Binary Classification of Medical Data

S. Stokanović; D. Đukić; N. Miljković

Rezultati

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)
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.

Alt metrika

Dimensions

Pronađi DOI

Pronalaženje DOI u servisu CrossRef-u na osnovu meta-podataka u zapisu. Prikazaće se DOI (i metapodaci) čiji se podaci najviše poklapaju. OPREZ - to ne mora biti ta publikacija.

Unpaywall

Google Scholar^TM

Rezultati na eNauka su zaštićeni autorskim pravima i sva prava su zadržana, osim ako nije drugačije naznačeno.