Beyond Random Sampling: Instance Quality-Based Data Partitioning via Item Response Theory

Fuente: arXiv

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Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Cardoso, Lucas, Santos, Vitor, Filho, José Ribeiro, Prudêncio, Ricardo, Kawasaki, Regiane, Alves, Ronnie
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Machine Learning I.2.6
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https://arxiv.org/abs/2508.10628