金融反欺诈模型----项目实战--机器学习
机器学习：从源数据清洗到特征工程建立谈金融反欺诈模型训练 本文旨在通过一个完整的实战例子，演示从源数据清洗到特征工程建立，再到模型训练，以及模型验证和评估的一个机器学习的完整流程。由于初识机器学习，会比较多的困惑，希望通过借助这个实战的例子，可以帮助大家对机器学习了一个初步的认识 ...
原文：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。 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。 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。 ...
2018-08-01 16:49 0 2226 推荐指数：
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