电信诈骗检测：基于蜂窝网络数据的CNNcombine算法

本文探讨了在电信诈骗检测模型构建过程中，如何通过特征选择来提升模型性能。特征选择是数据分析的重要步骤，它涉及到如何识别并剔除不重要或冗余的特征，以便提高模型的效率和准确性。文中提出了几种剔除特征的标准，包括基于特征的缺失值占比、类别占比、类别个数占比以及数值型特征的变异系数。 1. **特征重要性较低的判断标准**： - **缺失值占比**：如果属性的缺失值超过50%，则认为该特征无效，予以剔除。这有助于减少因缺失值导致的数据处理复杂性和不确定性。 - **分类型特征中类别占比**：当某个分类型变量中某一类别的数量占总样本数的比例超过80%，则认为该特征不重要，可能是因为它不能提供足够的信息多样性。 - **分类型特征中类别个数占比**：如果单个类别占比大于90%，表明该特征区分度低，不具备有效区分样本的能力，故剔除。 - **数值型特征的变异系数**：如果数值型特征的变异系数小于15%，意味着其变化范围较小，可能对模型预测影响不大，因此被剔除。 2. **特征与标签的相关性测试**： - 对于分类问题，无关特征是指与标签变量独立的特征。为了去除这些特征，可以采用统计学方法： - **卡方检验**：对于分类型指标，通过卡方检验评估两个事件的独立性，P值小于0.05的特征被认为与标签相关，即重要。 - **F检验**：对于数值型指标，分析指标在标签不同取值下的均值差异，P值小于0.05表明特征与标签显著相关。 3. **特征剔除的实例**： - 文中给出了两份剔除特征的列表，包括证件名称、用户类型、新增用户标签、是否行业应用、是否黑名单、是否4G开卡、终端价格、终端型号等，这些都是基于上述标准判断为不重要或无关的特征。 4. **模型构建与评估**： - 论文采用了基于蜂窝网络数据的电信诈骗检测模型，该模型由数据预处理、CNNcombine算法和模型评估三部分组成。 - **数据预处理**：涉及特征筛选、编码和抽样，确保数据的质量和可用性。 - **CNNcombine算法**：这是一种创新的分类方法，将一维卷积神经网络（CNN）与多个传统分类算法结合，扩展了CNN在非文本信号分类中的应用。 - **模型评估**：通过与XGBoost等常用机器学习算法比较，证明了CNNcombine算法在检测电信诈骗用户上的优势，具有更高的准确率。 总结来说，本文重点在于特征选择策略及其在电信诈骗检测模型中的应用，通过有效的特征工程和创新的算法设计，提高了模型的预测性能，为电信诈骗的预防提供了有力的工具。