23、利用机器学习技术进行信用卡欺诈检测的混合分析

利用机器学习技术进行信用卡欺诈检测的混合分析

1 引言

信用卡欺诈是一个严重的问题，给金融机构和消费者带来了巨大的损失。机器学习技术为信用卡欺诈检测提供了有效的解决方案。通过不同的机器学习算法和技术，可以对信用卡交易数据进行分析，识别出潜在的欺诈交易。

2 相关研究

许多研究人员提出了使用集成机器学习的欺诈检测模型。例如，A Mishra 在 2018 年使用了梯度提升树、随机森林和堆叠分类器等集成技术，结合其他分类算法，构建了一个能够更准确检测欺诈的机器学习模型。该数据集通过欠采样和 SMOTE 过采样技术进行采样，结果显示，采样后的数据集提高了所有分类器的召回率和准确率，梯度提升集成模型在实际数据集和采样数据集上都能有效工作。

还有研究使用集成机器学习技术，结合一些监督和无监督分类器进行信用卡欺诈检测。在一个高度不平衡的数据集上（284,807 笔交易中只有 492 笔欺诈交易），研究得出结论：在高度不平衡的数据集情况下，无监督算法比其他两种应用技术更能有效处理数据集的偏斜。

另外，有人提出了基于 C4.5 算法的集成学习框架。通过分区和聚类方法平衡原始数据集，具体步骤如下：
1. 分区 ：将数据集划分为训练集和测试集，然后随机划分训练集的多数类。
2. 聚类 ：对所有多数类块进行聚类。
3. 合并 ：将每个类的质心的最近邻与少数类合并。最终生成 n 个平衡的数据集，使用 C4.5 算法作为基础估计器，并在每个平衡数据集上并行训练，通过基础估计器的投票构建最终分类器，实验结果显示评估指标（A