反欺诈(Fraud Detection)中所用到的机器学习模型

反欺诈应用的机器模型算法，多为二分类算法。

1、gbdt梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree，GBDT）算法，该算法的性能高，且在各类数据挖掘中应用广泛，表现优秀，被应用的场景较多。

2、logistic回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘、疾病自动诊断、经济预测等领域，在有标注样本下训练模型对不同的欺诈情况进行二元判别。

3、非监督的异常检测的方法，主要是从数据中找出异常的点，这些异常往往与欺诈有关联。

 

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