金融反欺詐模型----項目實戰--機器學習
機器學習：從源數據清洗到特征工程建立談金融反欺詐模型訓練 本文旨在通過一個完整的實戰例子，演示從源數據清洗到特征工程建立，再到模型訓練，以及模型驗證和評估的一個機器學習的完整流程。由於初識機器學習，會比較多的困惑，希望通過借助這個實戰的例子，可以幫助大家對機器學習了一個初步的認識 ...
原文：反欺詐(Fraud Detection)中所用到的機器學習模型
反欺詐應用的機器模型算法，多為二分類算法。 gbdt梯度提升決策樹 Gradient Boosting Decision Tree，GBDT 算法，該算法的性能高，且在各類數據挖掘中應用廣泛，表現優秀，被應用的場景較多。 logistic回歸又稱logistic回歸分析，是一種廣義的線性回歸分析模型，常用於數據挖掘 疾病自動診斷 經濟預測等領域，在有標注樣本下訓練模型對不同的欺詐情況進行二元判別。 ...
2018-08-01 16:49 0 2226 推薦指數：
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