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基于XGBoost与LR融合模型的信用卡欺诈检测

张海洋 陈玉明 曾念峰 卢俊文

重庆理工大学学报2024,Vol.38Issue(5):195-200,6.
重庆理工大学学报2024,Vol.38Issue(5):195-200,6.DOI:10.3969/j.issn.1674-8425(z).2024.03.021

基于XGBoost与LR融合模型的信用卡欺诈检测

A fusion model for credit card fraud detection based on XGBoost and LR

张海洋 1陈玉明 1曾念峰 2卢俊文1

作者信息

  • 1. 厦门理工学院 计算机与信息工程学院,福建 厦门 361024
  • 2. 易成功(厦门)信息科技有限公司,福建 厦门 361024
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摘要

Abstract

With the continuous development of bank card business, a variety of credit card frauds pose serious threats to financial institutions. Thus, the early detection of credit card fraud is an urgent task. This paper proposes a fusion model of XGBoost and LR. The model first employs XGBoost algorithm to automatically combine and discretize features, and then applies the newly constructed feature vector to the Logistic Regression model for classification prediction. Our experimental results show, the proposed XGBoost and LR fusion model delivers better fraud detection performance and improves the accuracy of the detection of credit card frauds.

关键词

XGBoost/欺诈检测/逻辑回归/融合模型/信用卡

Key words

XGBoost/fraud detection/logistic regression/fusion model/credit card

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

张海洋,陈玉明,曾念峰,卢俊文..基于XGBoost与LR融合模型的信用卡欺诈检测[J].重庆理工大学学报,2024,38(5):195-200,6.

基金项目

国家自然科学基金项目(61976183) (61976183)

中央引导地方发展科技专项(2022L3029) (2022L3029)

重庆理工大学学报

OA北大核心

1674-8425

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