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Dokumenttyp:
Zeitschriftenartikel / Journal Article
Titel:
Using interpretable boosting algorithms for modeling environmental and agricultural data
Zeitschrift:
Scientific Reports
Jahrgang:
13
Jahr:
2023
Seiten von - bis:
12767
Sprache:
Englisch
ISSN:
2045-2322
Article-ID:
12767
URL zum Inhalt:
Fakultät:
Fakultät für Betriebswirtschaft
Institut:
BW 1 - Institut für Unternehmensführung
Professur:
Kraus, Rafaela
(Forschungs)einrichtung UniBw M:
founders@unibw
Open Access ja oder nein?:
Ja / Yes
Art der OA-Lizenz:
CC BY 4.0
URL zur Lizenz:
Sonstige Angaben:
Die Veröffentlichung wurde finanziell unterstützt durch die Universität der Bundeswehr München und die DFG.
BibTeX
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