بدائل البحث:
model optimization » codon optimization (توسيع البحث), global optimization (توسيع البحث), based optimization (توسيع البحث)
small optimization » swarm optimization (توسيع البحث), whale optimization (توسيع البحث), spatial optimization (توسيع البحث)
binary based » library based (توسيع البحث), linac based (توسيع البحث), binary mask (توسيع البحث)
binary data » primary data (توسيع البحث), dietary data (توسيع البحث)
based small » based smart (توسيع البحث), based sample (توسيع البحث)
data model » data models (توسيع البحث)
model optimization » codon optimization (توسيع البحث), global optimization (توسيع البحث), based optimization (توسيع البحث)
small optimization » swarm optimization (توسيع البحث), whale optimization (توسيع البحث), spatial optimization (توسيع البحث)
binary based » library based (توسيع البحث), linac based (توسيع البحث), binary mask (توسيع البحث)
binary data » primary data (توسيع البحث), dietary data (توسيع البحث)
based small » based smart (توسيع البحث), based sample (توسيع البحث)
data model » data models (توسيع البحث)
-
21
-
22
-
23
-
24
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. …"
-
25
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. …"
-
26
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. …"
-
27
The comparison of the accuracy score of the benchmark and the proposed models.
منشور في 2025الموضوعات: -
28
-
29
-
30
-
31
The statistical description of the original data set of the patients (<i>n</i> = 162).
منشور في 2025الموضوعات: -
32
Comparison of baseline and hybrid machine learning models in predicting IVF outcomes (%).
منشور في 2025الموضوعات: -
33
The list of parameters of the modified data set for machine learning (<i>n</i> = 162).
منشور في 2025الموضوعات: -
34
-
35
Calibration curve of the ABC–LR–RF hybrid model for IVF outcome prediction.
منشور في 2025الموضوعات: -
36
ROC and PR–AUC curves of the ABC–LR–RF hybrid model for IVF outcome prediction.
منشور في 2025الموضوعات: -
37
-
38
-
39
-
40