逻辑回归模型在信用卡欺诈检测中的应用与实验

"基于逻辑回归的信用卡欺诈检测是一篇关于利用机器学习方法，特别是逻辑回归模型来识别信用卡交易中的欺诈行为的研究论文。作者杨苏杭在浙江工业大学的数据挖掘课程设计中，针对信用卡交易数据集展开深入探讨。 论文首先阐述了信用卡欺诈检测的背景和重要性，指出随着电子商务的普及，信用卡欺诈问题日益严重，对银行和个人财产安全构成威胁。传统的基于规则的专家系统方法难以应对复杂的欺诈模式，而逻辑回归等机器学习模型因其强大的学习能力和适应性，被视为解决这一问题的有效手段。 第二章详细介绍了数据预处理步骤，包括去除无关的Time列，对金额数据（Amount列）进行标准化处理，以减少偏差。由于数据集存在类别不平衡的问题，论文探讨了欠采样（如随机欠采样）和过采样（如SMOTE算法）两种策略，以平衡两类样本的数量。模型的评估方法也在此章节讨论，作者选择召回率作为主要性能指标，并利用混淆矩阵来可视化模型的性能。 接着，第三章详细描述了实验部分。作者将数据集分为欠采样、原始和过采样三个子集，分别进行逻辑回归训练。通过5折交叉验证确定最佳正则化参数，发现欠采样数据集下的召回率为0.93，但误报率较高。进一步研究了不同阈值对模型的影响，发现过低的阈值虽然提高了召回率，但可能导致误判增多。 整体而言，这篇论文展示了逻辑回归在信用卡欺诈检测中的应用，强调了数据预处理、模型选择以及性能评价的重要性。通过实验验证，作者表明逻辑回归模型能够在一定程度上有效识别欺诈交易，但仍需优化阈值以降低误报率。这项研究为金融机构提供了一种实用的欺诈检测工具，有助于提高交易安全性并降低经济损失。"