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摘要 - 欺诈检测在现代银行业中起着至关重要的作用，旨在减轻影响个人和金融机构的财务损失。经常使用信用卡的人口中有很大一部分人口，提高财务包容性的努力导致了卡的使用量增加。此外，电子商务的兴起带来了信用卡欺诈事件的激增。不幸的是，用于识别信用卡欺诈的传统统计方法很耗时，可能无法提供准确的结果。因此，机器学习算法已被广泛采用，以进行有效的信用卡欺诈检测。本研究通过采用三种抽样策略来应对不平衡的信用卡数据集的挑战：基于集群的多数股票下采样技术（CCMUT），合成少数民族过度采样技术（SMOTE）和过度采样技术。然后使用训练数据集训练九种机器学习算法，包括随机森林（RF），K最近的邻居（KNN），决策树（DT），逻辑回归（LR），ADA-BOOST，ADA-BOOST，EXTREES，MLP，MLP分类器，天真的贝叶斯和梯度增强的Boosting Classifier。使用准确性，精度，召回，F1分数和F2分数等指标评估这些方法的性能。本研究中使用的数据集是从Kaggle数据存储库中获得的。
信用卡欺诈检测模型的机器...
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