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 | 1 | 2019 |
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 | 1 | 2018 |
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 | 1 | 2018 |
Apprentissage de sphères maximales d’exclusion avec garanties théoriques G Metzler, X Badiche, B Belkasmi, S Canu, E Fromont, A Habrard, ... | 1 | 2017 |
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 |