بدائل البحث:
modeling optimization » model optimization (توسيع البحث), routing optimization (توسيع البحث), codon optimization (توسيع البحث)
based optimization » whale optimization (توسيع البحث)
data modeling » data modelling (توسيع البحث), data models (توسيع البحث), data model (توسيع البحث)
binary case » binary mask (توسيع البحث), binary image (توسيع البحث), primary case (توسيع البحث)
binary data » primary data (توسيع البحث), dietary data (توسيع البحث)
case based » made based (توسيع البحث), game based (توسيع البحث), rate based (توسيع البحث)
modeling optimization » model optimization (توسيع البحث), routing optimization (توسيع البحث), codon optimization (توسيع البحث)
based optimization » whale optimization (توسيع البحث)
data modeling » data modelling (توسيع البحث), data models (توسيع البحث), data model (توسيع البحث)
binary case » binary mask (توسيع البحث), binary image (توسيع البحث), primary case (توسيع البحث)
binary data » primary data (توسيع البحث), dietary data (توسيع البحث)
case based » made based (توسيع البحث), game based (توسيع البحث), rate based (توسيع البحث)
-
21
-
22
-
23
Effects of Class Imbalance and Data Scarcity on the Performance of Binary Classification Machine Learning Models Developed Based on ToxCast/Tox21 Assay Data
منشور في 2022"…In this study, the effects of CI and data scarcity (DS) on the performance of binary classification models were investigated using ToxCast bioassay data. …"
-
24
The comparison of the accuracy score of the benchmark and the proposed models.
منشور في 2025الموضوعات: -
25
-
26
IRBMO vs. meta-heuristic algorithms boxplot.
منشور في 2025"…To adapt to the feature selection problem, we convert the continuous optimization algorithm to binary form via transfer function, which further enhances the applicability of the algorithm. …"
-
27
IRBMO vs. feature selection algorithm boxplot.
منشور في 2025"…To adapt to the feature selection problem, we convert the continuous optimization algorithm to binary form via transfer function, which further enhances the applicability of the algorithm. …"
-
28
-
29
-
30
Comparison of baseline and hybrid machine learning models in predicting IVF outcomes (%).
منشور في 2025الموضوعات: -
31
-
32
Calibration curve of the ABC–LR–RF hybrid model for IVF outcome prediction.
منشور في 2025الموضوعات: -
33
The statistical description of the original data set of the patients (<i>n</i> = 162).
منشور في 2025الموضوعات: -
34
The list of parameters of the modified data set for machine learning (<i>n</i> = 162).
منشور في 2025الموضوعات: -
35
ROC and PR–AUC curves of the ABC–LR–RF hybrid model for IVF outcome prediction.
منشور في 2025الموضوعات: -
36
-
37
-
38
-
39
-
40