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使用机器学习的欺诈检测过程始于收集和分段数据，将机器学习模型与训练集一起提供，以预测欺诈的可能性。提取通常，数据将分为三个不同的部分-训练，测试和交叉验证。杭州vi设计公司将在测试集上调整的部分数据和参数上训练该算法。使用交叉验证集来测量数据的性能并将测试高性能模型的各种随机数据分割，确保结果一致。

1.logistic回归

回归分析是一种广泛使用的长期统计技术，用于在结构化数据集上测量因果关系的强度。由于变量的数量和数据集的大小，回归分析在应用于利用机器学习进行欺诈检测时往往会变得更加复杂。作为更大的欺诈战略的一部分，评估个别变量或变量组合的预测能力以提供价值。这些技术通过比较实际交易和欺诈交易来创建算法。这个模型(算法)预测新交易是否是骗局。对于非常大的商人，这些模型特定于客户群，但通常使用常规模型。

2.决策树

是一系列成熟的机器学习算法，可以自动创建分类操作的规则。决策树算法可用于对预测建模问题进行分类或回归。基本上是使用客户面临的欺诈案例进行教育的一套规则。创建树将忽略不相关的功能，并且不需要对数据进行大范围的标准化。可以检查一棵树，杭州VI设计公司可以理解为什么按照顾客触发的规则列表做出决定。机器学习算法的输出可以是类似于以下决策树的模型：这提供了基于以前场景的欺诈概率分数。

3.随机森林

随机森林技术使用多个决策树的组合来提高分类或回归的性能。这有助于消除单个树中可能出现的错误。杭州VI设计公司提供解释结果和向用户解释分数的功能，同时提高模型的整体性能和准确性。随机森林运行得非常快，可以处理不平衡和丢失的数据。随机森林的弱点是，在用于回归时，不能预测教育数据范围之外的值，可能会被特别嘈杂的数据集过度击中。当然，所有算法的最佳测试是在自己的数据集上运行。

4.神经网络

它是对其他技术的极好补充，随着数据的暴露而提高。神经网络是机器模仿人脑工作方式和观察模式的认知计算技术的一部分。神经网络是完全自适应的。可以从合法行为的模式中学习。他们是适应正常交易行为的变化，识别欺诈交易的模式。神经网络的过程非常快，可以实时做出决定。

利用机器学习进行欺诈检测的局限性

机器学习不是检测欺诈的灵丹妙药。这是一项非常有用的技术，可以帮助杭州VI设计公司在日常交易中发现异常的模式。它们实际上优于早期组织采用的人工审查和基于规则的方法。然而，这种欺诈检测技术有自己的局限性。

1.缺乏可检查性

Maruti  Techlabs为客户维护后端机器学习模型。因此，杭州VI设计公司必须将买方或卖方标记为欺诈者，并说明阻止系统使用的原因。您还必须这样做，以便客户能够确认欺诈和培训系统。事实上，机器学习和它背后的人类数据科学家一样好。即使是最先进的技术也不能代替有效过滤和处理数据以及评估风险分数含义所需的专业知识和判断力。因此，虽然通过基于规则的技术消除了这一问题，但缺乏可检查性可能是其他基于机器的学习方法的缺点。

2.冷启动

杭州VI设计公司需要大量数据才能准确。对于大型组织来说，此数据量不是问题，但对于其他组织来说，必须有足够的数据点来识别法律因果关系。如果没有适当的数据，机器可以学习错误的推理，进行错误或不相关的欺诈评估。一般来说，最好先应用一组基本规则，然后让机器“预热”更多数据。我们通常将这种方法应用于小型数据集。

3.盲目连接数据

机器学习模型处理动作、动作和活动。最初，数据集较小时，不会对数据内的连接视而不见。此模型可以忽略视觉上的连接，例如两个帐户之间的共享卡。为了解决这个问题，杭州VI设计公司使用Graph网络加强了模型。绘画技术可以为所有通过分数躲避的人找到多名假演员。使用图形数据库，在嫌疑人和虚假账户采取欺诈措施之前，可以防止这种情况发生。下图以图形方式说明了简单的买方保险诈骗事件。

机器学习是院士和业界专家都很受欢迎的领域，所以创新的范围很大。使用多种算法和模型可以帮助企业检测欺诈。机器学习技术显然比手动审查和交易规则更可靠。机器学习解决方案高效、可扩展，可以实时处理大量交易。但是，为了准确预测，提取数据和培训数据集是一项艰巨的任务。

为了检测可疑的活动，更重要的是将虚假警报和实际欺诈分开。杭州VI设计公司使用使用开源工具构建的本地AI引擎。由于采用了这种人类和AI解决方案，Paypal的误报率减少了一半。但是银行在大规模采用机器学习和AI解决方案方面进展缓慢。

然而，杭州vi设计公司可以开始使用机器学习解决方案来分析非结构化信息，例如监视社交媒体和检查客户帐户是否存在异常。