Ấn phẩm:
Mức độ hiệu quả của các mô hình học máy tree-based trong phát hiện giao dịch gian lận thẻ tín dụng
Xem mô tả
6
Xem & Tải
3
Tóm tắt
Nghiên cứu này tập trung vào việc đánh giá và so sánh hiệu quả của các mô hình học máy dựa trên cây (Tree-based machine learning models) trong việc dự báo gian lận thẻ tín dụng. Các mô hình được xét gồm Decision Tree, Random Forest, Gradient Boosting Machines (GBM) và Extreme Gradient Boosting (XGBoost). Bộ dữ liệu sử dụng cho nghiên cứu này bao gồm 568,630 giao dịch thẻ tín dụng, với các thuộc tính từ V1 đến V28 được biến đổi thông qua phân tích thành phần chính (PCA) để bảo vệ thông tin cá nhân.
Mô tả
Năm xuất bản
2024
Tác giả
Nguyễn, Minh Nhật
Nhà xuất bản
Trường Đại học Thương mại
Bộ sưu tập
Tệp tin
195-b4pdf-1733100544.pdf
Dung lượng: 1.97 MBĐịnh dạng: pdf
Lượt xem: 3 Lượt tải: 0
Vui lòng sử dụng ứng dụng TMU DRM để tải/mượn tài liệu số
