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基于Logistic的信用卡套现侦测评分模型
被引量：
8
1
作者
姜盛
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2009年第11期3088-3091,3095,共5页
信用卡套现是信用卡产业面临的一种主要风险。单笔的套现交易与正常交易间无显著差异,难以进行基于特征的过滤筛选。为自动、高效地识别套现账户,根据统计学特征先遴选出各相关变量,并结合业务分析,利用Logistic回归模型的非线性曲线特...
信用卡套现是信用卡产业面临的一种主要风险。单笔的套现交易与正常交易间无显著差异,难以进行基于特征的过滤筛选。为自动、高效地识别套现账户,根据统计学特征先遴选出各相关变量,并结合业务分析,利用Logistic回归模型的非线性曲线特征缺陷,克服其自变量多维相关敏感性缺陷,计算出各变量的影响权重系数,构建了信用卡套现侦测评分模型。实践表明识别准确率达到82.72%。
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关键词
数据挖掘
LOGISTIC回归
Logit变换
χ2检验
积矩相关系数
最大似然估计
马氏距离
K-S统计量
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职称材料
题名
基于Logistic的信用卡套现侦测评分模型
被引量：
8
1
作者
姜盛
机构
中国工商银行股份有限公司牡丹卡中心
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2009年第11期3088-3091,3095,共5页
文摘
信用卡套现是信用卡产业面临的一种主要风险。单笔的套现交易与正常交易间无显著差异,难以进行基于特征的过滤筛选。为自动、高效地识别套现账户,根据统计学特征先遴选出各相关变量,并结合业务分析,利用Logistic回归模型的非线性曲线特征缺陷,克服其自变量多维相关敏感性缺陷,计算出各变量的影响权重系数,构建了信用卡套现侦测评分模型。实践表明识别准确率达到82.72%。
关键词
数据挖掘
LOGISTIC回归
Logit变换
χ2检验
积矩相关系数
最大似然估计
马氏距离
K-S统计量
Keywords
data mining
Logistic regression
Logit transformation
χ2 test
product moment correlation coefficient
Maximum Likelihood Estimate （MLE）
Mahalanobis distance
K-S statistic
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
TP39 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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被引量
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1
基于Logistic的信用卡套现侦测评分模型
姜盛
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2009
8
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