Addressing Data Imbalance in Hydrological Machine Learning: Impact of Advanced Sampling Methods on Performance and Interpretability

محفوظ في:

التفاصيل البيبلوغرافية
الحاوية / القاعدة:	Water Resources Research vol. 61, no. 10 (Oct 1, 2025)
المؤلف الرئيسي:	Yin, Xiaoran
مؤلفون آخرون:	Shu, Longcang, Wang, Zhe, Zhou, Long, Niu, Shuyao, Ren, Huazhun, Liu, Bo, Lu, Chengpeng
منشور في:	John Wiley & Sons, Inc.
الموضوعات:	Hydrologic data Datasets Algorithms Sampling methods Soil properties Hydraulic conductivity Hydrology Machine learning Hypercubes Random sampling Performance evaluation Learning algorithms Contamination Accuracy Soil sciences Training Groundwater Statistical sampling Decision making National forests Hydraulics Latin hypercube sampling Environmental
الوصول للمادة أونلاين:	Citation/Abstract Full Text Full Text - PDF
الوسوم:	إضافة وسم لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!

كن أول من يترك تعليقا!