GNN 모델이 사기 탐지에서 기대한 성능을 내지 못하고 있습니다.
연구 논문을 작성 중인 팀은 GNN 기반의 사기 탐지 모델을 개발했으나, 모델 성과가 기대에 못 미치는 상황입니다. IEEE CIS Fraud Detection Dataset을 사용해 다양한 기능 공학을 적용했음에도 불구하고, AUC 0.87, PR-AUC 0.52, recall@5% 0.57, precision@5% 0.37 같은 평균적인 지표만 얻고 있습니다. SOTA 모델에 비해 성능이 저조하여 문제를 해결하기 위한 조언을 구하고 있습니다.
The GNN model is underperforming in fraud detection as expected.
A research team is developing an explainable GNN model for fraud detection but is facing performance issues. Despite using the IEEE CIS Fraud Detection Dataset and applying various feature engineering methods, they are achieving only average metrics such as AUC of 0.87 and PR-AUC of 0.52. The model's recall@5% and precision@5% scores are also subpar compared to SOTA models. They are seeking advice on potential pitfalls in their approach.