如何利用机器学习进行异常交易检测？

我正在研究如何利用机器学习方法进行异常交易检测。我的目标是使用大量交易数据来训练一个模型，这个模型可以自动检测出异常的交易行为，帮助银行和金融机构有效地识别潜在风险并防止欺诈行为的发生。但我遇到了一些困难，包括如何选择合适的特征、如何处理数据不平衡问题等。请问有哪些可靠的方法和技术可以用来解决这些问题？希望有经验的专家能够提供一些实用的建议和指导。

提问时间：2023-06-15 13:46:10 编辑时间：2023-06-15 13:46:12 提问者： Midnight_Madness
  • 雨夜迷情
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    针对特征选择和数据不平衡问题，以下是一些可靠的方法和技术：

    特征选择：

    1. 相关性分析：通过计算各特征与目标变量之间的相关性系数，选择对目标变量影响较大的变量作为特征；
    2. 过滤方法：根据某个统计指标（如信息增益、方差等）选取特征；
    3. 包装方法：使用某个模型作为黑盒，不断加入或删除特征，比较模型表现，选取效果最好的特征集合；
    4. 嵌入方法：在模型训练过程中自动选择最优特征。

    数据不平衡：

    1. 重采样：过采样少数类或下采样多数类，使得数据集达到平衡状态；
    2. SMOTE算法：综合过采样和合成少数类样本的方法，生成新的少数类样本；
    3. 集成方法：如boosting、bagging等，在算法层面上处理不平衡数据。

    希望这些方法和技术能对您的问题有所帮助。

    回答时间：2023-06-15 13:46:16
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