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【2h】

Limitations of using surrogates for behaviour classification of accelerometer data: refining methods using random forest models in Caprids

机译：加速度计数据行为分类使用代理的局限性：Caprids中使用随机林模型的精炼方法

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Eleanor R. Dickinson; Joshua P. Twining; Rory Wilson; Philip A. Stephens; Jennie Westander; Nikki Marks; David M. Scantlebury;
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年度 2021
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2. Identifying linear and non-linear behaviour in reduced complexity modelling output using surrogate data methods [J] . C.J. Keylock Geomorphology . 2007,第3a4期

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3. Data mining methods in the prediction of Dementia: A real-data comparison of the accuracy, sensitivity and specificity of linear discriminant analysis, logistic regression, neural networks, support vector machines, classification trees and random forests [J] . Jo?o Maroco, Dina Silva, Ana Rodrigues, BMC research notes . 2011,第1期

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4. Comparison of Sampling Methods for Imbalanced Data Classification in Random Forest [C] . May Phu Paing, C. Pintavirooj, Supan Tungjitkusolmun, Biomedical Engineering International Conference . 2018

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5. Feature Extraction and Random Forests Classification Software for Gas Chromatography/Differential Mobility Spectrometry (GC/DMS) Data [D] . Yeap, Danny. 2020

机译：用于气相色谱/差分移动光谱（GC / DMS）数据的特征提取和随机森林分类软件
6. Limitations of using surrogates for behaviour classification of accelerometer data: refining methods using random forest models in Caprids [O] . Eleanor R. Dickinson, Joshua P. Twining, Rory Wilson, 2021

机译：加速度计数据行为分类使用代理的局限性：Caprids中使用随机林模型的精炼方法
7. The use of classification and regression algorithms using the random forests method with presence-only data to model species’ distribution [O] . Lei Zhang, Falk Huettmann, Xudong Zhang, 2019

机译：使用随机林法使用分类和回归算法，使用仅存在数据进行模型物种分布

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