Tejas-35/Financial-Fraud-Detection

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一个基于异常检测与随机森林的金融欺诈检测系统,解决交易数据不平衡下提升欺诈召回率的问题。

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# Financial-Fraud-Detection BAF 毕业生的金融欺诈检测(IIQF)项目。构建了一个使用异常检测与随机森林的机器学习系统,用于识别可疑交易。专注于交易模式的特征工程以及处理数据不平衡以提升欺诈召回率。应用金融领域知识以增强模型在银行安全性方面的可靠性
标签:Apex, BAF 毕业设计, IIQF 项目, 交易模式, 交易监控, 反欺诈系统, 异常检测, 支付安全, 数据不平衡, 无监督学习, 机器学习, 模型可靠性, 欺诈召回率, 特征工程, 监督学习, 逆向工具, 金融安全, 金融欺诈检测, 金融领域知识, 银行安全, 随机森林, 风险管控