發(fā)布時間：2024-05-08 06:04

　　針對傳統(tǒng)的算法模型對信用卡交易欺詐預測準確率還不是非常高的問題,采用了近年流行的XGBoost算法構(gòu)建信用卡交易欺詐預測模型,通過網(wǎng)格搜索的方式對XGBoost參數(shù)進行調(diào)優(yōu),最后將其與隨機森林和GBDT這兩個模型作對比實驗。鑒于樣本的不平衡性,采用改變評估指標的方法,即用精確回憶曲線下的面積(AUPRC)作為模型評估標準。實驗結(jié)果表明,采用XGBoost算法進行信用卡交易欺詐預測的AUPRC值更接近1且準確率更高,已達到97%,為銀行等金融機構(gòu)提前高效地預測交易欺詐風險給予了參考。

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