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¥ 2.0
评估预防欺诈的ML模型。在图2的左侧，与样本交易有效载荷一起显示了交易的历史记录。在这个简化的示例中，我们考虑了实体支付系统中的一年交易活动历史。数据分为一个训练集，用于训练模型和一个评估模型性能的测试集。在此示例中，培训集包含从1月到10月的所有交易，而测试集则包含从11月到12月的所有交易。虽然为每个集合选择的特定时间段和数据可能会有所不同，但模型构建始终同时使用训练集和测试集，并且训练集将始终包含比测试集更旧的数据。两个数据集之间的这种分离是故意分开的，以维持客观性：建立该数据集，一旦建立，该模型的性能将根据其在培训过程中未摄入的数据来衡量。
实时欺诈检测
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