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摘要：本发明提出一种基于集成的个人所得税异常检测方法，基于税务数据，建立区分正常纳税人和异常纳税人的特征数据列表；基于所有纳税人的历史特征数据，建立IForest异常检测模型、LOF异常检测模型、以及OCSVM异常检测模型；采集待检测纳税人的特征数据列表中的特征数据；预处理后的数据，经IForest异常检测模型、LOF异常检测模型、以及OCSVM异常检测模型分别进行异常检测，并计算异常评分，根据总的异常评分判定是否异常纳税人。本发明选用多种算法集成方式提高异常检测性能，能够检测出区别于大多数正常数据的异常数据，降低征纳双方涉税行为信息的不对称性,有效减少自然人税源流失的风险。
主权项：1.一种基于集成的个人所得税异常检测方法，其特征在于，包括：S1、基于税务数据，建立区分正常纳税人和异常纳税人的特征数据列表；S2、基于所有纳税人的历史特征数据，建立IForest异常检测模型、LOF异常检测模型、以及OCSVM异常检测模型；S3、采集待检测纳税人的特征数据列表中的特征数据；S4、预处理后的数据，经过基于IForest异常检测模型、LOF异常检测模型、以及OCSVM异常检测模型所集成的综合异常检测，并计算异常评分，根据总的异常评分判定是否异常纳税人；步骤S4具体包括：对个人所得税数据共27个特征数据，进行数据预处理，包括缺失值处理，特征数据筛选，利用StandardScaler来进行数据的标准化；输入整理后的特征数据利用孤立森林算法构建异常检测模型，形成检测器G1，对于输入的个人所得税数据，得出每个纳税人的异常程度利用LOF算法进行异常检测分析，形成检测器G2，对于输入的个人所得税数据，得出每个纳税人的异常程度利用OCSVM算法进行异常检测分析，形成检测器G3，对于输入的个人所得税数据，得出每个纳税人的异常程度默认异常程度大于50％为异常，即判定为异常纳税人，同时，异常得分积一分；当异常积分＝2时，即两种及以上算法识别为异常纳税人，则该纳税人最终确定为异常纳税人。
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百度查询： 河北航天信息技术有限公司 一种基于集成的个人所得税异常检测方法及装置
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