Progressive Ensemble Learning for in-Sample Data Cleaning
We present an ensemble learning-based data cleaning approach (touted as ELDC) capable of identifying and pruning anomaly data. ELDC is characterized in that an ensemble of base models can be trained directly with the noisy in-sample data and can dynamically provide clean data during the iterative tr...
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Veröffentlicht in: | IEEE access 2024, Vol.12, p.140643-140659 |
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Format: | Artikel |
Sprache: | eng |
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Online-Zugang: | Volltext |
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