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机器学习反欺诈实践:Python-scikit-learn-随机森林6页.doc

机器学习反欺诈实践:Python scikit-learn 随机森林 作者:Jun He 出处:CSDN将机器学习算法用于金融领域的一个很好的突破口是反欺诈,在这篇博文中,WePay介绍了支付行业构建机器学习模型应对很难发现的shell selling欺诈的实践心得。WePay采用了流行的Python、scikit-learn开源学习机器学习工具以及随机森林算法。以下是文章内容:什么是shell selling?虽然欺诈几乎涉及各种领域,但相对于传统的买方或卖方仅仅担心对方是否是骗子,支付平台需要担心的是交易双方。如果其中任何一方存在信用诈骗,真正的持卡人发现和撤销费用,平台自身就要进行账单偿还。shell selling是在这种情况下特别受关注的欺诈类型的一种。基本上,当交易双方都带有欺骗性质时,这种模式便会发生,比如说有一个犯罪分子用偷来的一个信用卡账户来支付两笔支付。shell selling可能很难发现,因为这些欺骗者姿态很低调。他们通常没有多少“真正”的客户,所以你不能依靠用户反馈结果,用这种方式你会碰到更多传统的欺骗者。当一个商人在一

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