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An Imbalance-Aware and Structure-Enriched Framework for SMS Spam Detection Using Ensemble Learning
본 논문은 벤치마크 데이터셋에서 정밀도(precision), F1-스코어(F1-score) 및 AUC 측면에서 우수한 성능을 달성하기 위해 다기준 의사결정 기반의 특성 선택, 클래스 불균형 해결을 위한 SMOTE, 그리고 스태킹(Stacking) 기반 앙상블 분류기를 통합한 새로운 하이브리드 프레임워크를 제안한다.
원본 논문은 CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) 라이선스로 제공됩니다. 이것은 아래 논문에 대한 AI 생성 설명입니다. 저자가 작성하거나 승인한 것이 아닙니다. 기술적 정확성을 위해서는 원본 논문을 참조하세요. 전체 면책 조항 읽기
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