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Stacked Random Forests: More accurate and better calibrated

Hänsch, Ronny (2020) Stacked Random Forests: More accurate and better calibrated. In: International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS). IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 2020-09-26 - 2020-10-02, virtual. doi: 10.1109/igarss39084.2020.9324475.

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elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/139280/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Stacked Random Forests: More accurate and better calibrated
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Hänsch, RonnyRonny.Haensch (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-2936-6765NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:20 Januar 2020
Erschienen in:International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS)
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Nein
DOI:10.1109/igarss39084.2020.9324475
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Random Forests, Classification
Veranstaltungstitel:IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS)
Veranstaltungsort:virtual
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:26 September 2020
Veranstaltungsende:2 Oktober 2020
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Erdbeobachtung
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R EO - Erdbeobachtung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Flugzeug-SAR
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Hochfrequenztechnik und Radarsysteme > SAR-Technologie
Hinterlegt von: Hänsch, Ronny
Hinterlegt am:14 Dez 2020 09:58
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:40

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