机器学习在风险交易预测中的应用.pdf

《机器学习在风险交易预测中的应用》 在现代数字化时代，网络交易已成为日常生活的一部分，但随之而来的是日益增长的风险交易问题。这篇论文聚焦于利用机器学习技术来预测和防范网络交易中的风险，由华南农业大学电子工程学院（人工智能学院）的赖俊豪和李俊安等人撰写。他们提出了一种基于梯度提升决策树（GBDT）和逻辑回归（LR）的策略，用于识别和预警风险交易。 论文强调了网络交易风险的特性，包括其隐藏性和追溯难度，这使得传统的关键词识别方法不足以提供全面的保护。由于风险交易数据的高度不平衡，即安全交易远多于风险交易，传统的机器学习算法在这种情况下往往表现不佳。作者引用了Facebook提出的GBDT与LR相结合的CTR预估模型，该模型在处理多特征数据时表现出色。 算法流程分为四个主要步骤： 1. **数据预处理**：数据预处理是机器学习的关键环节，包括检查和处理缺失值，将非数值型特征转换为数值型，以及可能的标准化操作。这些步骤有助于提高模型的训练效率和准确性。 2. **特征筛选**：通过去除无关特征和分布规律相似的特征，降低模型复杂度并提高预测精度。特征重要性的评估通常依赖于GBDT或随机森林算法。 3. **样本均衡化**：面对严重不平衡的数据集，过采样（如SMOTE）或欠采样技术用于平衡两类样本的数量，确保模型在训练时能充分考虑到两类样本。 4. **模型搭建**：使用二分类问题的标准，将风险交易标记为1，安全交易标记为0。通过输入特征值到训练好的LR模型，Sigmoid函数被用来生成预测概率。 在实验部分，作者使用真实的网络交易数据集验证了该策略的有效性。特征重要度的排序图（如图1和图2所示）展示了哪些特征对风险交易预测贡献最大。通过对特征的分析和模型的优化，该策略能够成功识别风险交易，从而为预防网络交易欺诈提供了有力工具。 这篇论文展示了机器学习在风险交易预测领域的强大潜力，特别是在处理不平衡数据集和特征选择方面。通过有效的数据预处理、特征筛选和样本均衡化，结合GBDT和LR模型，可以构建出准确的预测模型，为网络安全提供保障。