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信用卡欺诈风险识别综合实验设计
1
作者
谢天保
齐德伟
+1 位作者
陈梦圆
贾臻
《实验技术与管理》
CAS
北大核心
2022年第3期200-204,共5页
该文针对信用卡欺诈客户数据集极不平衡的特点,设计了SMOTE、Borderline SMOTE、ADASYN、SMOTENC四种采样算法,对数据集进行均衡处理,并结合逻辑回归、支持向量机、随机森林、多层神经网络构建欺诈风险识别模型,最后通过准确率、AUC、...
该文针对信用卡欺诈客户数据集极不平衡的特点,设计了SMOTE、Borderline SMOTE、ADASYN、SMOTENC四种采样算法,对数据集进行均衡处理,并结合逻辑回归、支持向量机、随机森林、多层神经网络构建欺诈风险识别模型,最后通过准确率、AUC、精确率、召回率和F1等指标对识别模型效果进行评判。实验结果表明,SMOTENC采样方法与随机森林模型相结合构建的识别模型效果最好,准确率达到99%,可为银行进行客户欺诈风险判别提供支撑。
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关键词
非均衡数据集
SMOTE
欺诈
客户
欺诈风险识别
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职称材料
题名
信用卡欺诈风险识别综合实验设计
1
作者
谢天保
齐德伟
陈梦圆
贾臻
机构
西安理工大学经济与管理学院
出处
《实验技术与管理》
CAS
北大核心
2022年第3期200-204,共5页
基金
西安理工大学教育教学改革研究项目(XJY2007)。
文摘
该文针对信用卡欺诈客户数据集极不平衡的特点,设计了SMOTE、Borderline SMOTE、ADASYN、SMOTENC四种采样算法,对数据集进行均衡处理,并结合逻辑回归、支持向量机、随机森林、多层神经网络构建欺诈风险识别模型,最后通过准确率、AUC、精确率、召回率和F1等指标对识别模型效果进行评判。实验结果表明,SMOTENC采样方法与随机森林模型相结合构建的识别模型效果最好,准确率达到99%,可为银行进行客户欺诈风险判别提供支撑。
关键词
非均衡数据集
SMOTE
欺诈
客户
欺诈风险识别
Keywords
unbalanced data set
SMOTE
fraudulent customer
fruad risk identification
分类号
TP311.1 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
G642.0 [文化科学—高等教育学]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
信用卡欺诈风险识别综合实验设计
谢天保
齐德伟
陈梦圆
贾臻
《实验技术与管理》
CAS
北大核心
2022
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