反欺詐(Fraud Detection)中所用到的機器學習模型

反欺詐應用的機器模型算法，多為二分類算法。

1、gbdt梯度提升決策樹（Gradient Boosting Decision Tree，GBDT）算法，該算法的性能高，且在各類資料挖掘中應用廣泛，表現優秀，被應用的場景較多。

2、logistic回歸又稱logistic回歸分析，是一種廣義的線性回歸分析模型，常用于資料挖掘、疾病自動診斷、經濟預測等領域，在有标注樣本下訓練模型對不同的欺詐情況進行二進制判别。

3、非監督的異常檢測的方法，主要是從資料中找出異常的點，這些異常往往與欺詐有關聯。

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