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申请/专利权人：山东科技大学
摘要：本发明公开了一种基于密度驱动集成混合采样的信用卡欺诈检测方法，其特征在于，包括如下步骤：获取信用卡交易数据构建信用卡交易数据集，并划分训练集与测试集；在训练集中使用密度驱动集成混合采样方法获得平衡的训练集；构建并训练基学习器集合，通过五折交叉验证法生成交易数据的新特征；构建基于对称双通道元学习器的元模型，基于基学习器集合生成的交易数据新特征及对应的类标签训练元模型得到完整的信用卡欺诈检测模型，获得预测结果，进而完成信用卡欺诈检测任务；构建加权检出率指标，用于评估信用卡欺诈检测模型的效果；使用训练得到的信用卡欺诈检测模型完成检测。本发明提高了信用卡欺诈检测的准确性。
主权项：1.一种基于密度驱动集成混合采样的信用卡欺诈检测方法，其特征在于，构建了信用卡欺诈检测模型，该模型共包含两层，第一层为用于生成新交易特征的基学习器集合，第二层为使用新交易特征进行欺诈交易检测的元模型，元模型中采用了对称双通道元学习器网络结构；信用卡欺诈检测方法具体包括如下步骤：步骤1、获取信用卡交易数据构建信用卡交易数据集，并划分训练集与测试集；步骤2、在训练集中使用密度驱动集成混合采样方法获得平衡的训练集；步骤3、构建并训练基学习器集合，通过五折交叉验证法生成交易数据的新特征；步骤4、构建基于对称双通道元学习器的元模型，基于基学习器集合生成的交易数据新特征及对应的类标签训练元模型得到完整的信用卡欺诈检测模型，获得预测结果，进而完成信用卡欺诈检测任务；步骤5、构建加权检出率指标，用于评估信用卡欺诈检测模型的效果；步骤6、使用训练得到的信用卡欺诈检测模型完成检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东科技大学 一种基于密度驱动集成混合采样的信用卡欺诈检测方法
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