#class imbalance

搞医疗 AI 或可信预测的都该看看：类别不平衡时不确定性分数其实是在报数据稀疏，不是真模糊，论文给了修正方法。

这篇论文讲怎么解决图数据里类别不平衡的问题，NodeImport能动态挑出重要节点，不用重新生成太多假数据，效果还比现有方法好。做图神经网络、节点分类的可以看看方法细节。

金融欺诈检测的老大难问题有了解法：Semantic Pareto-DQN 不用重采样，直接多目标优化，既能抓到欺诈又少误拦正常交易。

这篇论文把合成数据增强对不平衡分类的效果掰开了讲：模型对的时候加数据没提升，模型错的时候加数据有救但别指望线性增益。