ECoL公司 swMATH ID: 41570 软件作者： 路易斯·加西亚（Luis Garcia）、安娜·洛雷娜（Ana Lorena） 描述： R包ECoL：监管问题的复杂性度量。基于量化数据线性度、信息特征的存在、数据集的稀疏性和维数等方面，提供了表征分类和回归问题复杂性的方法。这个包提供了许多最先进的措施的错误修复、概括和实现。论文中描述了这些措施：Lorena等人（2019）和Lorena等（2018）。 主页： https://cran.r-project.org/web/packages/ECoL/index.html 源代码： https://github.com/cran/ECoL 依赖项： 对 关键词： 机器学习;arXiv_cs。LG公司;arXiv_状态ML;对;R包;复杂性度量;监管问题;扩展复杂性库;ECoL公司 相关软件： DCoL公司;蟒蛇;pyCLAM公司;问题;棱镜;对;CRAN（起重机）;阿达欣;ACO采样;GSVM公司;SMOTE公司;MWMOTE公司;开放多媒体程序库 引用于： 1文件 标准文章 1出版物描述软件 年份 你的分类问题有多复杂？分类复杂性度量综述arXiv公司Ana C.Lorena、Luis P.F.Garcia、Jens Lehmann、Marcilio C.P.Souto、Tin K.Ho 2018 5位作者引用 1 维克多·巴雷拉。 1 马克·利奥·德·索托（Marcílio C.P.de Souto）。 1 Luís P.F.加西亚。 1 罗琳娜，安娜·卡罗莱纳 1 安德烈·卡洛斯（AndréCarlos）、庞塞·德莱昂·费雷拉·德卡瓦略（Ponce de Leon Ferreira de Carvalho） 连载1篇 1 信息科学 在2个字段中引用 1 统计学（62-XX） 1 计算机科学（68至XX） 按年份列出的引文