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Investigating fitness functions for a hyper-heuristic evolutionary algorithm in the context of balanced and imbalanced data classification., , und . Genet. Program. Evolvable Mach., 16 (3): 241-281 (2015)A grammatical evolution approach for software effort estimation., , , , und . GECCO, Seite 1413-1420. ACM, (2013)Evolutionary model tree induction., , , , und . SAC, Seite 1131-1137. ACM, (2010)Clus-DTI: improving decision-tree classification with a clustering-based decision-tree induction algorithm., , , und . J. Braz. Comput. Soc., 18 (4): 351-362 (2012)An Extensive Experimental Evaluation of Automated Machine Learning Methods for Recommending Classification Algorithms (Extended Version)., , , , , , und . CoRR, (2020)Automatic Design of Evolutionary Algorithms Based on Entropy Triggers., , und . CEC, Seite 1-8. IEEE, (2018)A clustering-based decision tree induction algorithm., , , und . ISDA, Seite 543-550. IEEE, (2011)Automatically Design Distance Functions for Graph-Based Semi-Supervised Learning., , , , und . TrustCom/BigDataSE/ICESS, Seite 933-940. IEEE Computer Society, (2017)Evolving decision-tree induction algorithms with a multi-objective hyper-heuristic., , und . SAC, Seite 110-117. ACM, (2015)Predicting software maintenance effort through evolutionary-based decision trees., , und . SAC, Seite 1209-1214. ACM, (2012)