反欺诈(Fraud Detection)中所用到的机器学习模型


反欺诈应用的机器模型算法,多为二分类算法。

1、gbdt梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree,GBDT)算法,该算法的性能高,且在各类数据挖掘中应用广泛,表现优秀,被应用的场景较多。

2、logistic回归又称logistic回归分析,是一种广义的线性回归分析模型,常用于数据挖掘、疾病自动诊断、经济预测等领域,在有标注样本下训练模型对不同的欺诈情况进行二元判别。

3、非监督的异常检测的方法,主要是从数据中找出异常的点,这些异常往往与欺诈有关联。

 

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