在欺诈识别这个二分类任务中，三种神经网络模型各有特点。GCN模型的准确率、召回率和 F1 分数分别为 0.835509、0.835509、0.847082，在这三个指标上表现均衡且整体较优，能较好地识别欺诈情况，...

可视化结果详细比较了男性和女性的年龄、年收入和支出分数分布。它强调，虽然两种性别有一些相似之处，但这些变量的集中度和分散度存在显著差异。男性在年龄和收入方面的分布往往更广泛，而女性...

本次使用中国的上证指数，深证成指和沪深300，还有美股的道琼斯，标普500以及纳斯达克的指数作为对比。用这些指数的价格进行定投，并且每天定投1块钱来计算每年的年化回报率以及到期之后的总资...

该数据集由Dou等人引入，用于增强基于图神经网络的欺诈检测器，以识别伪装欺诈者。数据集包含Yelp评论，具有标签（是否欺诈）和32个归一化特征作为属性，以及评论之间的关系，如共享用户、共享...

很久没更新时间序列预测有关的东西了。 之前写了很多CNN-LSTM，GRU-attention，这种神经网络之内的不同模型的缝合，现在写一个模态分解算法和神经网络的缝合。 虽然eemd-lstm已经在学术界被做烂...

这篇文章可以说是基于 现代的一些神经网络的方法去做时间序列预测的一个介绍科普，也可以说是一个各种模型对比的案例，但也会谈一谈自己做了这么久关于神经网络的时间序列预测的论文，其中一些...

trec06c是非常经典的邮件分类的数据，还是难能可贵的中文数据集。 这个数据集从一堆txt压缩包里面提取出来整理为excel文件还真不容不易，肯定要做一下文本分类。 虽然现在文本分类基本都是深度...

虽然模型基本都是表格数据那一套了，算法都没什么新鲜点，但是本次数据还是很值得写个案例的，有征信数据，各种，个人，机构，逾期汇总..... 这么多特征来做机器学习模型应该还不错。本次带来，...

KYC风险评分中的风险倾向降低。这种关系可能反映出年龄增长与财务稳定性之间的关联，通常而言，较年长的个体可能具有更稳定的收入来源和更保守的财务行为。整体来看，这些相关分析结果强调了在...