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行业案例实践,线性回归

银联欺诈预测 视频课程

课时时长:28分钟

 

实验简介

银联拥有银行卡用户交易转账信息,其中包括正常的交易,同时也含有欺诈的交易。交易转账信息包括地理信息、交易信息以及其他信息,如何找寻这些信息和欺诈交易之间的关系,从而建立能够预测、阻止欺诈交易的长效机制。根据现有的数据建立预测模型,预测欺诈交易,防止欺诈行为的发生。本次实验以用户交易数据为特征,结合给定的高风险交易标识训练模型并进行预测评估。

 

实验目的

1.掌握GLM、决策树和随机森林算法的原理及运用
2.掌握分类问题的解决步骤
3.掌握机器学习在金融领域场景的应用

 

操作流程

数据准备及预处理 -> 特征工程 -> 建模-预测