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我有一个目标变量中包含罕见事件的数据框 - label=1 小于 1%，我想建立一个分类模型。

所有经典模型的性能都很差，使用 SMOTE 或其他采样技术并没有什么不同。

是否有其他成功的技术或模型来训练极其罕见的事件？

我想尝试 GEV 广义极值回归，但我没有找到关于 Python 代码的好的解释。

有人熟悉这个模型吗？

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