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基于图的双向 Transformer 决策阈值调整算法用于类别不平衡的分子数据
原文中文，约2200字，阅读约需6分钟。
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内容提要
本文探讨了多种机器学习方法应对数据不平衡和分布偏移问题。提出的二元分类器和拓扑增强方法有效提升了节点分类性能。新开发的TDUE-BO方法在材料发现中表现优异，DBT模型在回归任务中超越传统方法，CBDT分类器在文本偏见检测中也取得显著提升。
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关键要点
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通过训练二元分类器，提出了一种检测分布变化的方法，有效解决了模型设计中的分布偏移问题。
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针对节点分类任务中的类别不平衡问题，采用拓扑增强方法，验证了其在不平衡节点分类中的卓越性能。
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新开发的阈值驱动的 UCB-EI 贝叶斯优化方法（TDUE-BO）在材料发现中表现优异，优化了高维材料设计过程。
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DBT模型在真实回归任务中表现出色，相较于传统方法具有更好的能力。
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CBDT分类器在文本偏见检测中取得显著提升，准确分类有偏见和无偏见的句子，性能提升约2-4%。
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延伸问答
如何解决机器学习中的类别不平衡问题？
可以通过训练二元分类器和采用拓扑增强方法来有效解决类别不平衡问题。
TDUE-BO方法在材料发现中的表现如何？
TDUE-BO方法在材料发现中表现优异，优化了高维材料设计过程，具有更好的近似和优化性能。
DBT模型与传统方法相比有什么优势？
DBT模型在真实回归任务中表现出色，相较于传统方法具有更好的能力。
CBDT分类器在文本偏见检测中的表现如何？
CBDT分类器在准确分类有偏见和无偏见的句子方面取得了约2-4%的性能提升。
如何通过拓扑增强方法改善节点分类性能？
拓扑增强方法从节点中心和拓扑结构的角度出发，有效促进不平衡节点分类，验证了其卓越性能。
文章中提到的PT-bagging方法有什么作用？
PT-bagging是一种概率阈值打分组合方法，用于解决数据挖掘中的类别不平衡问题。
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