МОДЕЛЬ ВЫЯВЛЕНИЯ АНОМАЛЬНЫХ БАНКОВСКИХ ТРАНЗАКЦИЙ НА ОСНОВЕ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ
##plugins.themes.bootstrap3.article.main##
Аннотация
Данная статья посвящена разработке надежной модели выявления аномальных банковских транзакций, которые могут участвовать в схемах отмывания денег и нелегального оборота товаров и услуг. В статье была предложена модель выявления аномальных банковских транзакций на основе машинного обучения. Для обучения и оценки модели используется набор данных CreditCardFraud, состоящий из 284807 транзакций кредитных карт: 492 имеют класс «незаконные», 284315 имеют класс «законные». В предлагаемой модели выявления аномальных банковских транзакций были использованы различные алгоритмы машинного обучения с подбором гиперпараметров. Для оценки предложенной модели использовалась метрика доля верных ответов, точность, полнота, F1 метрика и индекс сбалансированной точности. С помощью алгоритма ресэмплинга в условиях несбалансированности классов удалось повысить надежность классификации аномальных банковских транзакций по сравнению с лучшим известным результатом на наборе данных CreditCardFra