Guillaume Metzler
Guillaume Metzler
Maître de Conférences, Université Lumière Lyon 2, Laboratoire ERIC EA3083
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Nimike
Viittaukset
Viittaukset
Vuosi
From cost-sensitive to tight f-measure bounds
K Bascol, R Emonet, E Fromont, A Habrard, G Metzler, M Sebban
The 22nd International Conference on Artificial Intelligence and Statistics …, 2019
3*2019
An adjusted nearest neighbor algorithm maximizing the f-measure from imbalanced data
R Viola, R Emonet, A Habrard, G Metzler, S Riou, M Sebban
2019 IEEE 31st International Conference on Tools with Artificial …, 2019
12019
Tree-Based Cost Sensitive Methods for Fraud Detection in Imbalanced Data
G Metzler, X Badiche, B Belkasmi, E Fromont, A Habrard, M Sebban
International Symposium on Intelligent Data Analysis, 213-224, 2018
12018
Learning maximum excluding ellipsoids from imbalanced data with theoretical guarantees
G Metzler, X Badiche, B Belkasmi, E Fromont, A Habrard, M Sebban
Pattern Recognition Letters 112, 310-316, 2018
12018
Apprentissage de sphères maximales d’exclusion avec garanties théoriques
G Metzler, X Badiche, B Belkasmi, S Canu, E Fromont, A Habrard, ...
12017
Landmark-based Ensemble Learning with Random Fourier Features and Gradient Boosting
L Gautheron, P Germain, A Habrard, G Metzler, E Morvant, M Sebban, ...
European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of …, 2020
2020
MLFP: Un algorithme d'apprentissage de métrique pour la classification de données déséquilibrées
R Viola, R Emonet, A Habrard, G Metzler, M Sebban
Conférence sur l'Apprentissage automatique (CAp 2020), 2020
2020
Learning from Few Positives: a Provably Accurate Metric Learning Algorithm to deal with Imbalanced Data
R Viola, R Emonet, A Habrard, G Metzler, M Sebban
2020
Apprentissage dans un contexte déséquilibré: une application à la détection de fraude
G Metzler
2019
Une version corrigée de l’algorithme des plus proches voisins pour l’optimisation de la f-mesure dans un contexte déséquilibré
R Viola, R Emonet, A Habard, G Metzler, S Riou, M Sebban
Conférence sur l'Apprentissage automatique (CAp 2019), 2019
2019
Apprentissage dans un contexte déséquilibré: une application à la détection de fraude.(Learning from Imbalanced Data: Application to Bank Fraud Detection).
G Metzler
2019
Un algorithme de pondération de la F-Mesure par pondération des erreurs de classfication.
K Bascol, R Emonet, E Fromont, A Habrard, G Metzler, M Sebban
2018
Järjestelmä ei voi suorittaa toimenpidettä nyt. Yritä myöhemmin uudelleen.
Artikkelit 1–12