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Lewandowski, Michał [VerfasserIn]; Chlebus, Marcin [VerfasserIn]

Predicting football outcomes from Spanish league using machine learning models

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Warsaw: University of Warsaw, Faculty of Economic Sciences, 2021

Erschienen in: Working papers ; 2021,22
Altmann, André; Toloşi, Laura; Sander, Oliver; Lengauer, Thomas

Permutation importance: a corrected feature importance measure

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Oxford University Press (OUP), 2010

Erschienen in: Bioinformatics
Kaneko, Hiromasa

Cross‐validated permutation feature importance considering correlation between features

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Wiley, 2022

Erschienen in: Analytical Science Advances
Nirmalraj, S.; Antony, A. Santhi Mary; Srideviponmalar, P.; Oliver, A. Sheryl; Velmurugan, K. Jayasakthi; Elanangai, V.; Nagarajan, G.

Permutation feature importance-based fusion techniques for diabetes prediction

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Springer Science and Business Media LLC, 2023

Erschienen in: Soft Computing
Lee, Soyeon; Yoo, Sunyong

InterDILI: interpretable prediction of drug-induced liver injury through permutation feature importance and attention mechanism

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Springer Science and Business Media LLC, 2024

Erschienen in: Journal of Cheminformatics
Fumagalli, Fabian; Muschalik, Maximilian; Hüllermeier, Eyke; Hammer, Barbara

Incremental permutation feature importance (iPFI): towards online explanations on data streams

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Springer Science and Business Media LLC, 2023

Erschienen in: Machine Learning
Niu, Yajie; Peng, Chen; Liao, Bolin

Batch-Wise Permutation Feature Importance Evaluation and Problem-Specific Bigraph for Learn-to-Branch

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MDPI AG, 2022

Erschienen in: Electronics
Huang, Nantian; Lu, Guobo; Xu, Dianguo

A Permutation Importance-Based Feature Selection Method for Short-Term Electricity Load Forecasting Using Random Forest

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MDPI AG, 2016

Erschienen in: Energies
Chen, Tianhua

Investigating the mental health of university students during the COVID-19 pandemic in a UK university: a machine learning approach using feature permutation importance

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Springer Science and Business Media LLC, 2023

Erschienen in: Brain Informatics
GÜRSOY, Mehmet İsmail; ALKAN, Ahmet

Investigation Of Diabetes Data with Permutation Feature Importance Based Deep Learning Methods Diyabet Verilerinin Permütasyon Önem Özelliği Temelli Derin Öğrenme Yöntemleriyle İncelenmesi

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Karadeniz Fen Bilimleri Dergisi, 2022

Erschienen in: Karadeniz Fen Bilimleri Dergisi

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