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文件名称：欺诈检测：交易风险评估_（5）.机器学习在欺诈检测中的应用.docx
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总页数：31 页
更新时间：2025-03-19
总字数：约1.82万字
文档摘要
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机器学习在欺诈检测中的应用
引言
在现代金融系统中，欺诈检测是一项至关重要的任务。随着数字化交易的普及，欺诈行为也变得更加复杂和隐蔽。传统的欺诈检测方法已经难以应对新的挑战，而机器学习技术的引入为欺诈检测提供了新的解决方案。机器学习能够通过分析大量的历史交易数据，自动识别出欺诈行为的模式，并实时预测新的交易是否为欺诈。本节将详细介绍机器学习在欺诈检测中的应用，包括常用算法、数据处理方法和实际案例。
常用机器学习算法
1.逻辑回归(LogisticRegression)
逻辑回归是一种常用的分类算法，特别适用于二分类问题，如欺诈与非欺诈交易的分类。逻