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Conference Paper
O. Habibi, Chemmakha, M., et Lazaar, M., « Effect of Features Extraction and Selection on the Evaluation of Machine Learning Models », in IFAC-PapersOnLine, 2022, vol. 55, p. 462-467.
M. Chemmakha, Habibi, O., et Lazaar, M., « Improving Machine Learning Models for Malware Detection Using Embedded Feature Selection Method », in IFAC-PapersOnLine, 2022, vol. 55, p. 771-776.
H. Bouijij et Berqia, A., « Machine Learning Algorithms Evaluation for Phishing URLs Classification », in 2021 4th International Symposium on Advanced Electrical and Communication Technologies, ISAECT 2021, 2021.
Z. Rachidi, Chougdali, K., Kobbane, A., et Ben-Othman, J., « Network intrusion detection using Machine Learning approach », in ACM International Conference Proceeding Series, 2022, p. 13-17.
S. Lamrhari, Elghazi, H., et A. Faker, E., « Random Forest-based Approach for Classifying Customers in Social CRM », in 2020 IEEE International Conference on Technology Management, Operations and Decisions, ICTMOD 2020, 2020.
Journal Article
I. Gryech, Ben-Aboud, Y., Guermah, B., Sbihi, N., Ghogho, M., et Kobbane, A., « Moreair: A low-cost urban air pollution monitoring system », Sensors (Switzerland), vol. 20, 2020.
F. - Z. Nakach, Zerouaoui, H., et Idri, A., « Random Forest Based Deep Hybrid Architecture for Histopathological Breast Cancer Images Classification », Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), vol. 13376 LNCS, p. 3-18, 2022.
A. Zakrani, Idri, A., et Hain, M., « Software Effort Estimation Using an Optimal Trees Ensemble: An Empirical Comparative Study », Smart Innovation, Systems and Technologies, vol. 146, p. 72-82, 2020.

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