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基于机器学习的电信诈骗危险预测研究
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作者 黄靛 李紫霞 万良豪 《镇江高专学报》 2023年第2期56-60,共5页
提前检测电信欺诈行为能减少消费者的损失,有助于维护社会经济秩序。分析银行卡交易地点与家的距离等7个变量与诈骗行为的关系,分别建立Logistic回归、决策树、XGBoost等诈骗行为预测模型。研究结果表明:1)不通过芯片(银行卡)进行的交... 提前检测电信欺诈行为能减少消费者的损失,有助于维护社会经济秩序。分析银行卡交易地点与家的距离等7个变量与诈骗行为的关系,分别建立Logistic回归、决策树、XGBoost等诈骗行为预测模型。研究结果表明:1)不通过芯片(银行卡)进行的交易、交易时不使用PIN码、在线交易订单均会提高被诈骗的概率;2)对比分析准确率等评价指标发现XGBoost算法在电信诈骗行为预测效果上表现更好。 展开更多
关键词 银行卡电信诈骗 机器学习 LOGISTIC回归 决策树算法 XGBoost算法
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