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Fraud-Detection-of-Mobile-Platform-Transaction-Data:开发机器学习模型以准确检...
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2021-03-21
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移动平台交易数据欺诈检测 开发机器学习模型以准确检测和拦截移动交易中的欺诈行为 语境 缺乏关于金融服务的公开可用数据集,尤其是在新兴的移动货币交易领域。金融数据集对于许多研究人员尤其是我们在欺诈检测领域进行研究非常重要。问题的一部分是金融交易的固有私人性质,导致没有公开可用的数据集。 我们提出使用称为PaySim的模拟器生成的综合数据集,以解决此类问题。 PaySim使用来自私有数据集的汇总数据来生成类似于交易的正常操作的合成数据集,并注入恶意行为以稍后评估欺诈检测方法的性能。 用于欺诈检测的内容综合金融数据集 PaySim基于从一个非洲国家/地区实施的移动货币服务的一个月财务日志中提取的真实交易样本,模拟了移动货币交易。原始日志由一家跨国公司提供,该公司是移动金融服务的提供商,该服务目前在全球14个以上的国家/地区中运行。 该合成数据集按比例缩小为原始数据集的1/4,并且仅为Kaggle
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Fraud-Detection-of-Mobile-Platform-Transaction-Data-main.zip (9个子文件)
Fraud-Detection-of-Mobile-Platform-Transaction-Data-main
FINAL-RF_BoostingModels_RandomizedGridSearch_with_undersampling.ipynb 284KB
OutlierDetection.ipynb 31KB
FINAL-RF_Boosting_with_undersampling.ipynb 841KB
EDA.ipynb 170KB
AutoEncoder.ipynb 301KB
FINAL_Neural_Network_.ipynb 92KB
FINAL_XGBoost_RandomizedGrid_WithWeights-Sneha.ipynb 99KB
README.md 1KB
Weighted_Logistic_Regression.ipynb 264KB
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Mika.w
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