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摘要银行欺诈检测是金融部门的至关重要的挑战，需要创新的方法来应对欺诈活动的发展。从传统的基于规则的系统开始，这项研究通过将机器学习算法与聚类技术合并，引入了开拓性方法。使用级联方法，依次使用适合不同欺诈模式的不同模型来对交易进行分类。该研究探索了各种模型集合以找到最有效的组合。实验结果强调了该方法在识别欺诈交易的同时保持较高的召回率时的有效性；实际上，这项工作强调了召回在该领域的重要性，而其他作品仅着眼于准确性。常规分类算法对所使用的数据集显示出效率低下，表现为平均召回率始终如一；相反，所提出的方法在准确性和召回方面产生了重大改善。对假阳性和负面因素的细致分析证实了该系统的稳健性，并承诺对未发现欺诈案件的财务损失有稳固的保障。
通过级联机器学习模型和聚类技术增强欺诈检测
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