1,2,3,4 B.Tech学生,计算机科学系,米高梅工程学院。5指南,助理。教授(Mtech。B.E. ),部门 MGM工程学院计算机科学与工程师。 摘要信用卡欺诈已成为对金融部门的重大威胁,这是在线交易的快速增长和欺诈活动不断发展的复杂性的推动下。 本研究旨在设计和实施基于机器学习的解决方案,能够有效地检测欺诈性信用卡交易。 通过应对数据集不平衡和误报等挑战,该研究采用了包括合成少数群体过采样技术(SMOTE)在内的预处理技术,以及高级机器学习算法,例如逻辑回归,XGBOOST和隔离林。 它突出了这些模型增强欺诈检测准确性和可扩展性的潜力,为现实世界应用提供了一种实用且可部署的工具。 这种全面的方法可确保该系统稳健,自适应和用户友好,为改善金融安全和数字支付系统的信任铺平了道路。 关键字:信用卡欺诈检测,机器学习算法,数据不平衡1。 简介B.E.),部门MGM工程学院计算机科学与工程师。摘要信用卡欺诈已成为对金融部门的重大威胁,这是在线交易的快速增长和欺诈活动不断发展的复杂性的推动下。本研究旨在设计和实施基于机器学习的解决方案,能够有效地检测欺诈性信用卡交易。通过应对数据集不平衡和误报等挑战,该研究采用了包括合成少数群体过采样技术(SMOTE)在内的预处理技术,以及高级机器学习算法,例如逻辑回归,XGBOOST和隔离林。它突出了这些模型增强欺诈检测准确性和可扩展性的潜力,为现实世界应用提供了一种实用且可部署的工具。这种全面的方法可确保该系统稳健,自适应和用户友好,为改善金融安全和数字支付系统的信任铺平了道路。关键字:信用卡欺诈检测,机器学习算法,数据不平衡1。简介
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