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An Imbalance-Aware and Structure-Enriched Framework for SMS Spam Detection Using Ensemble Learning
本論文は、特徴量選択のための多基準意思決定、クラス不均衡への対処のためのSMOTE、およびスタッキングベースのアンサンブル分類器を統合することで、ベンチマークデータセットにおいて適合率、F1スコア、およびAUCにおける優れた性能を実現する、SMSスパム検出のための新しいハイブリッドフレームワークを提案する。
原論文は CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) でライセンスされています。 これは以下の論文のAI生成解説です。著者が執筆または承認したものではありません。技術的な正確性については原論文を参照してください。 免責事項の全文を読む
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