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  1. TOOL · CL_38241 ·

    数据采样提升表格基础模型信用风险预测性能

    一篇新的研究论文探讨了数据呈现策略如何显著影响表格基础模型(TFMs)在信用风险预测中的性能。研究发现,诸如平衡采样和混合采样等重采样技术将AUC-ROC分数提高了3-4个百分点,其性能优于TFMs中的架构选择。研究表明,在不平衡的信用风险场景中,优化上下文构建比选择特定的TFM架构更为关键。