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欺诈检测模型设计

在上一节中，我们讨论了欺诈检测的基本概念和重要性。这一节，我们将深入探讨欺诈检测模型的设计，特别是如何利用人工智能技术来构建高效且准确的欺诈检测系统。我们将涵盖以下几个方面：

特征工程

模型选择

数据预处理

模型训练

模型评估

模型部署

1.特征工程

特征工程是构建欺诈检测模型的关键步骤之一。它涉及从原始数据中提取和选择对模型性能有贡献的特征。一个好的特征工程可以显著提高模型的准确性和稳定性。

1.1特征提取

特征提取是从原始数据中生成新的特征的过程。这些新特征可以是数值型、类别型或文本型数据的衍生特征。常见的特征提取方法包括：

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