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欺诈案例分析与模型优化

在上一节中，我们已经介绍了如何构建和训练基本的欺诈检测模型。然而，模型的性能并不是一成不变的。随着时间和环境的变化，欺诈手法也在不断演变，因此需要定期对模型进行分析和优化，以确保其在新的欺诈案例中依然能够有效工作。本节将重点讨论如何进行欺诈案例分析，并基于这些分析结果优化模型，提高其检测准确性和鲁棒性。

1.欺诈案例分析

1.1欺诈案例的收集与分类

欺诈案例的收集是优化模型的基础。通过收集和分析历史交易数据中的欺诈案例，可以更好地理解欺诈行为的特征和模式。这些案例可以分为不同的类别，例如：

账户盗用：未经授权的用户使用他人的账