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【2h】

REMEDIAL-HwR: Tackling multilabel imbalance through label decoupling and data resampling hybridization

机译：Remedial-HWR：通过标签解耦和数据重新采样杂交来解决多织布不平衡

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作者
Francisco Charte; Antonio J. Rivera; María J. del Jesus; Francisco Herrera;
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作者单位

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年度 2019
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1. REMEDIAL-HwR: Tackling multilabel imbalance through label decoupling and data resampling hybridization [J] . Francisco Charte, Antonio J. Rivera, María J. del Jesus, Neurocomputing . 2019,第JANa31期

机译：REMEDIAL-HwR：通过标签去耦和数据重采样杂交解决多标签不平衡问题
2. A Decoupling and Bidirectional Resampling Method for Multilabel Classification of Imbalanced Data with Label Concurrence [J] . Shuyue Zhou, Xiaobo Li, Yihong Dong, Scientific programming . 2020,第2a3期

机译：用于多标签分类的解耦和双向重采样方法，具有标签并发的不平衡数据
3. Combined Cleaning and Resampling algorithm for multi-class imbalanced data with label noise [J] . Koziarski Michal, Wozniak Michal, Krawczyk Bartosz Knowledge-Based Systems . 2020,第Sepa27期

机译：具有标签噪声的多级不平衡数据的组合清洁和重采样算法
4. Resampling Multilabel Datasets by Decoupling Highly Imbalanced Labels [C] . Francisco Charte, Antonio Rivera, Maria Jose del Jesus, International conference on hybrid artificial intelligent systems . 2015

机译：通过解耦高度不平衡的标签重新采样多标签数据集
5. BagStack Classification for Data Imbalance Problems with Application to Defect Detection and Labeling in Semiconductor Units [D] . Haddad, Bashar Muneer. 2019

机译：Bagstack分类，用于数据不平衡问题，用于缺陷半导体单元中的检测和标记
6. Resampling Methods Improve the Predictive Power of Modeling in Class-Imbalanced Datasets [O] . Paul H. Lee 2014

机译：重采样方法提高了类不平衡数据集中建模的预测能力
7. Combined Cleaning and Resampling algorithm for multi-class imbalanced data with label noise [O] . Michał Koziarski, Michał Woźniak, Bartosz Krawczyk 2020

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