sandip University,nashik,印度tanmaysayande11113@gmail.com,deveshpatil9923@gmail.com drgshthakor@gmail.com,pratikpatil5679@gmail.com,pratikpatil5679@gmail.com,purupatil7@gmail.com purupatil7@gmail.com摘要:摘要的全面审查限制了各种机器学习,限制了机器学习,限制了机器的范围。和申请。随着在线和离线交易中使用信用卡的使用增加,欺诈活动的风险也会增加,对消费者和金融机构造成了巨大的财务损失。评论涵盖了传统的机器学习算法,例如决策树,随机森林,支持向量机和逻辑回归,以及神经网络,集合方法和深度学习模型等先进技术。此外,本文探讨了数据集不平衡的挑战,实时检测以及对高精度的需求,同时还讨论了新兴趋势,例如混合模型的应用和异常检测方法。通过比较这些算法的性能和有效性,本文旨在为信用卡欺诈检测研究的当前状态和未来方向提供宝贵的见解。关键字:信用卡欺诈检测,机器学习算法,深度学习,异常检测,实时欺诈检测。
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