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Learning from imbalanced data : an application to bank fraud detection

 Guillaume Metzler
Cryptography and Security [cs.CR]. Université de Lyon, 2019. English. ⟨NNT : 2019LYSES033⟩
Thèse tel-02318899v2
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Une version corrigée de l’algorithme des plus proches voisins pour l’optimisation de la F-mesure dans un contexte déséquilibré

 Rémi Viola , Rémi Emonet , Amaury Habard , Guillaume Metzler , Sébastien Riou , et al.
Conférence sur l'Apprentissage automatique (CAp 2019), Jul 2019, Toulouse, France
Communication dans un congrès hal-02868516v1

MLFP: Un algorithme d'apprentissage de métrique pour la classification de données déséquilibrées

 Rémi Viola , Rémi Emonet , Amaury Habrard , Guillaume Metzler , Marc Sebban
Conférence sur l'Apprentissage automatique (CAp 2020), Jun 2020, Vannes, France
Communication dans un congrès hal-02868502v1
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Tree-based Cost-Sensitive Methods for Fraud Detection in Imbalanced Data

 Guillaume Metzler , Xavier Badiche , Brahim Belkasmi , Elisa Fromont , Amaury Habrard , et al.
IDA 2018 - 17th International Symposium on Intelligent Data Analysis, Oct 2018, ‘s-Hertogenbosch, Netherlands. pp.213-224, ⟨10.1007/978-3-030-01768-2_18⟩
Communication dans un congrès hal-01895967v1

Un algorithme de pondération de la F-Mesure par pondération des erreurs de classfication.

 Kevin Bascol , Rémi Emonet , Elisa Fromont , Amaury Habrard , Guillaume Metzler , et al.
Conférence pour l'Apprentissage Automatique, Jun 2018, Saint-Etienne du Rouvray, France
Communication dans un congrès hal-01803183v1
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Apprentissage de sphères maximales d’exclusion avec garanties théoriques

 Guillaume Metzler , Xavier Badiche , Brahim Belkasmi , Stéphane Canu , Elisa Fromont , et al.
Conférence sur l'Apprentissage Automatique, Jun 2017, Grenoble, France
Communication dans un congrès hal-01581550v1
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Modèle de Cox avec des données hétérogènes

 Eliz Peyraud , Julien Jacques , Guillaume Metzler , Alexandre Lopez
2022, https://jds22.sciencesconf.org/data/p./LivretJdS22_version_longue.pdf
Autre publication scientifique hal-04023561v1
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Modèle de Cox avec des données hétérogènes

 Eliz Peyraud , Julien Jacques , Guillaume Metzler , Alexandre Lopez
Statlearn, Apr 2022, Cargèse (Corse), France
Poster de conférence hal-04023545v1
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Landmark-based Ensemble Learning with Random Fourier Features and Gradient Boosting

 Léo Gautheron , Pascal Germain , Amaury Habrard , Guillaume Metzler , Emilie Morvant , et al.
European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases, Sep 2020, Ghent, Belgium
Communication dans un congrès hal-02900044v1
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A Nearest Neighbor Algorithm for Imbalanced Classification

 Rémi Viola , Rémi Emonet , Amaury Habrard , Guillaume Metzler , Sébastien Riou , et al.
International Journal on Artificial Intelligence Tools, 2021, 30, ⟨10.1142/s0218213021500135⟩
Article dans une revue ujm-03282293v1
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Learning from Few Positives: a Provably Accurate Metric Learning Algorithm to deal with Imbalanced Data

 Rémi Viola , Rémi Emonet , Amaury Habrard , Guillaume Metzler , Marc Sebban
IJCAI 2020, the 29th International Joint Conference on Artificial Intelligence, Jul 2020, Yokohama, Japan
Communication dans un congrès hal-02611586v1
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An Adjusted Nearest Neighbor Algorithm Maximizing the F-Measure from Imbalanced Data

 Rémi Viola , Rémi Emonet , Amaury Habrard , Guillaume Metzler , Sébastien Riou , et al.
International Conference on Tools with Artificial Intelligence (ICTAI), Nov 2019, Portland, Oregon, United States
Communication dans un congrès hal-02318868v1
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The Other Side of Compression: Measuring Bias in Pruned Transformers

 Irina Proskurina , Guillaume Metzler , Julien Velcin
IDA 2023 - 21th International Symposium on Intelligent Data Analysis, Apr 2023, Louvain-la-Neuve - Belgique, Belgium. pp.366-378, ⟨10.1007/978-3-031-30047-9_29⟩
Communication dans un congrès hal-04104840v1
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From Cost-Sensitive Classification to Tight F-measure Bounds

 Kevin Bascol , Rémi Emonet , Elisa Fromont , Amaury Habrard , Guillaume Metzler , et al.
AISTATS 2019 - 22nd International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, Apr 2019, Naha, Okinawa, Japan. pp.1245-1253
Communication dans un congrès hal-02049763v1
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Learning maximum excluding ellipsoids from imbalanced data with theoretical guarantees

 Guillaume Metzler , Xavier Badiche , Brahim Belkasmi , Elisa Fromont , Amaury Habrard , et al.
Pattern Recognition Letters, 2018, 112, pp.310-316. ⟨10.1016/j.patrec.2018.08.016⟩
Article dans une revue hal-01878830v1
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