Uncertainty-aware approach for multiple imputation using conventional and machine learning models: a real-world data study

Katalog der Deutschen Nationalbibliothek

Musikarchiv

Buchmuseum

Expertensuche ?

2. bis 5. Oktober 2025: Der Kartenlesesaal in Leipzig ist geschlossen. // 2 to 5 October 2025: The map reading room in Leipzig is closed.

Treffer 13663 von 14060


Link zu diesem Datensatz	https://d-nb.info/1369753667
Titel	Uncertainty-aware approach for multiple imputation using conventional and machine learning models: a real-world data study / by Romen Samuel Wabina, Panu Looareesuwan, Suphachoke Sonsilphong, Htun Teza, Wanchana Ponthongmak, Gareth McKay, John Attia, Anuchate Pattanateepapon, Anupol Panitchote, Ammarin Thakkinstian
Person(en)	Wabina, Romen Samuel (Verfasser) Looareesuwan, Panu (Verfasser) Sonsilphong, Suphachoke (Verfasser) Teza, Htun (Verfasser) Ponthongmak, Wanchana (Verfasser) McKay, Gareth (Verfasser) Attia, John (Verfasser) Pattanateepapon, Anuchate (Verfasser) Panitchote, Anupol (Verfasser) Thakkinstian, Ammarin (Verfasser)
Organisation(en)	SpringerLink (Online service) (Sonstige)
Umfang/Format	1 Online-Ressource.
Persistent Identifier	URN: urn:nbn:de:101:1-2506252206476.588891817113 DOI: 10.1186/s40537-025-01136-3
URL	https://doi.org/10.1186/s40537-025-01136-3
Zeitliche Einordnung	Erscheinungsdatum: 2025
DDC-Notation	610.28 (maschinell ermittelte DDC-Kurznotation)
Sprache(n)	Englisch (eng)
Beziehungen	Enthalten in: Journal of Big Data (Bd. 12, 17.4.2025, Nr. 1, date:12.2025: 1-28)
Sachgruppe(n)	610 Medizin, Gesundheit

Online-Zugriff

Archivobjekt öffnen

Treffer 13663 von 14060

Korrekturanfrage