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基于人工智能的金融欺诈检测( Financial Fraud Detection Through Artificial Intelligence )
R Rodriguez-Aguilar JA Marmolejo-Saucedo P Vasant I Litvinchev
目前的工作展示了一个数据库的分析和建模，该数据库包含关于各种信用卡交易的信息。其目的是检测欺诈交易。在建模过程中，采用了“脊与套索”、“boosting”和“随机森林”技术进行建模和变量选择。结果表明，模型的准确性很高，因此选择“召回”作为选择最佳模型的第二标准。该指标衡量变量“欺诈”的正值百分比。结果表明，1500棵树和10个K-Folds的“boosting”模型在训练和验证中都表现出最好的效果。
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