Multiple predictingK-fold cross-validation for model selection

Artikeleigenschaften
Zitieren
Jung, Yoonsuh. “Multiple PredictingK-Fold Cross-Validation for Model Selection”. Journal of Nonparametric Statistics, vol. 30, no. 1, 2017, pp. 197-15, https://doi.org/10.1080/10485252.2017.1404598.
Jung, Y. (2017). Multiple predictingK-fold cross-validation for model selection. Journal of Nonparametric Statistics, 30(1), 197-215. https://doi.org/10.1080/10485252.2017.1404598
Jung Y. Multiple predictingK-fold cross-validation for model selection. Journal of Nonparametric Statistics. 2017;30(1):197-215.
Journalkategorien
Science
Mathematics
Science
Mathematics
Probabilities
Mathematical statistics
Sie können auch mögen
Auffrischen
Login
Zitate
Login
Zitationsanalyse
Kategorie Kategorie Wiederholung
Technology: Engineering (General). Civil engineering (General)53
Science: Chemistry32
Science: Geology24
Geography. Anthropology. Recreation: Environmental sciences23
Technology: Electrical engineering. Electronics. Nuclear engineering: Electric apparatus and materials. Electric circuits. Electric networks23
Die erste Studie, die diesen Artikel zitiert hat, trug den Titel Modeling of flow boiling heat transfer coefficient of R11 in mini-channels using support vector machines and its comparative analysis with the existing correlations und wurde in 2018. veröffentlicht. Die aktuellste Zitierung stammt aus einer 2024 Studie mit dem Titel Modeling of flow boiling heat transfer coefficient of R11 in mini-channels using support vector machines and its comparative analysis with the existing correlations Seinen Höhepunkt an Zitierungen erreichte dieser Artikel in 2022 mit 58 Zitierungen.Es wurde in 166 verschiedenen Zeitschriften zitiert., 25% davon sind Open Access. Unter den verwandten Fachzeitschriften wurde diese Forschung am häufigsten von Sensors zitiert, mit 6 Zitierungen. Die folgende Grafik veranschaulicht die jährlichen Zitationstrends für diesen Artikel.
Zitate verwendeten diesen Artikel für Jahr