54、数据挖掘在财政欺诈检测与数据缩减技术中的应用

数据挖掘在财政欺诈检测与数据缩减技术中的应用

在当今的数据驱动时代，数据挖掘技术在各个领域都发挥着重要作用，尤其是在财政欺诈检测和数据仓库的数据处理方面。下面将深入探讨相关技术和策略。

财政欺诈检测中的分类器构建与评估

在财政欺诈检测中，分类器的构建和评估是关键环节。通常，分类器在训练集上会偏向多数类，这可能导致少数类的误分类问题。为了解决这个问题，有两种主要的方法。

• 少数类复制 ：在训练集中，分类器往往偏向多数类。在我们的案例中，多数类是“car = negative”。为了减少假阴性（FN）错误，可以人为地复制正元组，直到两类达到平衡。
• 自适应提升 ：构建一系列分类器，第 k 个分类器基于第 k - 1 个分类器的错误构建。不同分类器的多数投票决定新元组的分类，投票根据分类器的准确性进行加权。这种技术能显著降低误分类率。

为了评估这些构建技术，我们展示了两个分类器：

分类器 A

• 构建方法 ：使用原始训练集，因此分类器构建偏向训练集的多数类，即负类。采用“最小化假阳性（FP）”策略，不使用误分类权重，并使用 10 树自适应提升来减少误差。
• 混淆矩阵 ：
  | | 分类为负 | 分类为正 |
  | — | — | — |
  | 实际为负 | 70 | 4 |
  | 实际为正 | 8 | 11 |
• 质量指标