如何轻松应对机器学习中的样本不平衡问题？
本文共计3679个文字，预计阅读时间需要15分钟。在银行业，判断一个新客户是否会违约，通常不违约的人与违约的人的比例是99:1。真正违约的人其实是非常少数的。在这种分类状态下，即便是最简便的模型也不做什么，全都将所有人当作不违约的。在银行要
GraphSMOTE：如何利用图神经网络在图上进行不平衡节点分类的论文解读？
本文共计54个文字，预计阅读时间需要1分钟。文章信息+文章：GraphSMOTE：利用图神经网络在图上进行不平衡节点分类论文信息论文标题：GraphSMOTE: Imbalanced Node Classification on Graph
GraphSMOTE：如何利用图神经网络在图上进行不平衡节点分类的论文解读？
本文共计52个文字，预计阅读时间需要1分钟。论文信息+论文：GraphSMOTE：基于图神经网络的图上不平衡节点分类论文信息论文标题：GraphSMOTE: Imbalanced Node Classification on Graphs