不均衡数据情况下信用卡欺诈识别

• 作者: 王一明
• 来源期刊: 通讯世界
• 学科: 经济
• 关键词: 信用卡欺诈 欠采样 logistic回归 集成
• 年，卷（期）: 2018,（12）
• 所属期刊栏目: 论述
• 页码范围: 219-220
• 页数: 2页
• 分类号: F832.4
• 字数: 2780字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-4222.2018.12.144

摘要

近年来,移动互联网支付使得信用卡发卡量与日剧增,信用卡交易次数与交易额度迅猛提升,同时信用卡欺诈屡有发生,欺诈数量和金额都显著提高.本文使用机器学习方法来识别信用卡欺诈.考虑到信用卡欺诈数据的不均衡特点,通过欠采样使数据均衡,然后运用logistic回归进行识别;同时为保证数据信息最大程度地被使用,多次欠采样建立多个logistic回归模型,最后将多个logistic回归进行集成,构建最终的模型.该模型在真实数据上的AUC为0.9775,效果优良.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王一明		1	0	0.0	0.0