Katalog der Deutschen Nationalbibliothek
Ergebnis der Suche nach: "Machine Learning"
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| Link zu diesem Datensatz | https://d-nb.info/1363010093 |
| Titel | Interpretable machine learning for thyroid cancer recurrence predicton: leveraging XGBoost and SHAP analysis / Andreas Schindele, Anne Krebold, Ursula Heiß, Kerstin Nimptsch, Elisabeth Pfaehler, Christina Berr, Ralph A. Bundschuh, Thomas Wendler, Olivia Kertels, Johannes Tran-Gia, Christian H. Pfob, Constantin Lapa |
| Person(en) |
Schindele, Andreas (Verfasser) Krebold, Anne (Verfasser) Heiß, Ursula (Verfasser) Nimptsch, Kerstin (Verfasser) Pfaehler, Elisabeth (Verfasser) Berr-Kirmair, Christina Maria (Verfasser) Bundschuh, Ralph A. (Verfasser) Wendler Vidal, Thomas (Verfasser) Kertels, Olivia (Verfasser) Tran-Gia, Johannes (Verfasser) Pfob, Christian H. (Verfasser) Lapa, Constantin Frederik Victor (Verfasser) |
| Verlag | Augsburg : Universität Augsburg - Elsevier BV |
| Zeitliche Einordnung | Erscheinungsdatum: 2025 |
| Umfang/Format | Online-Ressource (pdf) |
| Persistent Identifier |
URN: urn:nbn:de:bvb:384-opus4-1212894 DOI: 10.1016/j.ejrad.2025.112049 |
| URL | https://opus.bibliothek.uni-augsburg.de/opus4/frontdoor/index/index/docId/121289 (Verlag) (kostenfrei zugänglich) |
| Sprache(n) | Englisch (eng) |
| Anmerkungen | In: European Journal of Radiology, 186, S. 112049- |
| DDC-Notation | 616.994 (maschinell ermittelte DDC-Kurznotation) |
| Sachgruppe(n) | 610 Medizin, Gesundheit |
| Online-Zugriff | Archivobjekt öffnen |
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