【摘 要】
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在互联网快速发展的时代,信用卡以绝对的优势出现在人们的日常生活中,其持卡人数与日俱增,并不断推动经济快速发展.即便有相关法律政策的保驾护航,但是信用卡欺诈交易依旧存在,这不仅会给相关银行造成经济损失,而且会降低个人的信誉度进而影响日常生活.如何快速有效的识别欺诈交易,并及时采取相关措施制止对信用卡的健康发展至关重要,基于此本文研究建立信用卡交易欺诈检测模型.首先,通过查看和分析原始数据的缺失值和异
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在互联网快速发展的时代,信用卡以绝对的优势出现在人们的日常生活中,其持卡人数与日俱增,并不断推动经济快速发展.即便有相关法律政策的保驾护航,但是信用卡欺诈交易依旧存在,这不仅会给相关银行造成经济损失,而且会降低个人的信誉度进而影响日常生活.如何快速有效的识别欺诈交易,并及时采取相关措施制止对信用卡的健康发展至关重要,基于此本文研究建立信用卡交易欺诈检测模型.首先,通过查看和分析原始数据的缺失值和异常值,考虑到银行后台数据记录的稳定性以及不同持卡人的消费心理和需求,决定对异常值不做处理.同时,通过可视化分析,形象展示部分变量之间的关系和特点,为后面特征选择提供一定依据.另外,利用生成式对抗网络的改进算法WGAN平衡数据集,并以常用的Logistic回归模型为例验证平衡前后模型分类效果变化,发现平衡后查准率、召回率和F1值均有所提升,召回率更是提高了7.5%左右.其次,使用过滤式中的最大信息系数法、包裹式中的基于随机森林的递归特征消除法以及基于树模型的嵌入式三类方法提取主要特征指标,并用投票的方式选择出19个特征.然后基于随机森林模型对比五种情况下的分类效果,确定出最终的19个特征.然后,使用按照7:3比例划分好的训练集和测试集分别训练和测试Logistic回归和支持向量机两种单一模型以及随机森林、梯度提升树算法、XGBoost算法和LightGBM算法四种集成模型,并以F1值、召回率和AUC值等作为评价指标对比参数调优后的各模型分类效果.研究发现集成模型的分类效果普遍优于单一模型,LightGBM算法模型的分类效果最佳且运行速度最快,召回率达到0.9857,F1值为0.9892,AUC值更是达到了0.9929.最后,使用目前比较常见的SMOTE算法及其几种改进算法对数据集进行平衡处理,并用不同平衡方式得到的数据集训练LightGBM算法模型.通过对比不同情况下模型的分类效果发现,本文研究建立的信用卡交易欺诈检测模型——WGAN-LightGBM表现效果最好,不仅泛化能力强,运行速度快,其召回率、F1值等都最高.同时又分别从数据层面和特征指标层面出发验证模型的稳健性,发现该模型具有较强的稳健性.
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