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摘要：确保主动检测交易风险对于金融机构来说至关重要，尤其是在管理信用评分的情况下。在这项研究中，我们将不同的机器学习算法有效，有效地比较。The algorithms used in this study were: MLogisticRegressionCV, ExtraTreeClassifier,LGBMClassifier,AdaBoostClassifier, GradientBoostingClassifier,Perceptron,RandomForestClassifier,KNeighborsClassifier,BaggingClassifier, DecisionTreeClassifier, CalibratedClassifierCV, LabelPropagation, Deep 学习。数据集是从Kaggle存放处收集的。它由164行和8列组成。与不平衡数据集的最佳分类器是LogisticRegressionCV。精度为100.0％，进动100.0％，召回100.0％和F1得分100.0％。但是，使用平衡数据集的最佳分类器是LogisticRegressionCV。精度为100.0％，进动100.0％，召回100.0％和F1得分100.0％。
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