基于深度集成学习的类极度不均衡数据信用欺诈检测算法.docx

《基于深度集成学习的类极度不均衡数据信用欺诈检测算法》 在当前经济全球化的趋势下，金融市场日益复杂，信用欺诈行为频繁发生，这给金融机构带来了巨大的经济损失。信用欺诈检测是金融风险管理的关键环节，其核心是通过分析大量征信数据来区分信用良好的申请者和可能的欺诈者，这是一个典型的二分类问题。然而，实际的信用数据通常呈现出严重的类不均衡现象，欺诈样本相对于正常样本极其稀少，这给模型的训练和准确判断带来了挑战。 面对类不均衡问题，研究者们提出了多种解决方案。其中，重采样方法是常见的手段，包括欠采样和过采样。过采样技术如SMOTE（合成少数类技术）通过在少数类样本的邻域内生成新的样本以达到类别平衡。尽管SMOTE在处理类不均衡问题上取得了一定成效，但它在处理样本重叠或少数类样本远离决策边界的情况时，可能会引入噪声，降低分类精度。为此，学者们提出了改进版的SMOTE，如BorderlineSMOTE、KMeansSMOTE以及基于生成对抗网络(GAN)的方法。 另一方面，集成学习也被广泛应用在处理类不均衡问题上。例如，Chen等人提出的随机森林样本再平衡策略，通过调整各类别样本的采样比例，使得每个基分类器都在平衡的数据集上训练。Liu等人则结合欠采样和AdaBoost的Easy Ensemble算法，通过多个子集的训练避免了欠采样丢失多数类信息的问题。RUSBoost算法在AdaBoost的每次迭代中，随机抽取与少数类样本数量相同的多数类样本，同时结合欠采样，提升了对少数类的识别能力。Sun等人通过装袋法构建的集成模型，从不均衡数据集中抽取均衡子集，以提高整体预测性能。Díez-Pastor等人则利用特定分类器在ROC曲线上的不同执行点，以最大化AUC值。 随着大数据时代的到来，深度学习因其强大的特征学习能力和端到端的训练方式，逐渐成为信用欺诈检测的新宠。Sohony等人结合随机森林和神经网络集成，Kazemi等人利用深度自动编码器提取特征并用Softmax网络分类，Roy等人在云计算环境中验证了神经网络在信用欺诈检测中的高效性。Luo等人通过对比发现，深度信念神经网络在处理CDS数据的信用评估任务中，其AUC值优于传统的LR、MLP和SVM算法。Kim等人在实际的韩国信用卡数据上应用深度学习，也证实了这种方法的有效性。 面对类极度不均衡的信用欺诈数据，通过改进的重采样技术、集成学习方法以及深度学习模型，研究者们不断探索提高分类性能的途径，以应对金融欺诈的挑战。这些研究不仅提供了理论上的解决方案，也为实际的金融风险管理提供了有力的技术支持。