标签： python graph deep-learning sparse-matrix
我正在图卷积模型上工作，在该模型中，我已经基本预测了给定节点集的邻接矩阵，并且已经有了一些先前的图模式。 我将模型评估为边缘分类：我有两个类，edge（1）和non edge（0），它们通过邻接矩阵表示。 问题是0类的数量远高于1类的数量，即高度不平衡的数据，稀疏矩阵，稀疏图。因此，我的模型通常会预测0。 我该如何处理？