Машинное обучение для выявления подделок и мошенничества

Машинное обучение (МО) играет ключевую роль в борьбе с мошенничеством, так как позволяет автоматизировать процесс обнаружения поддельных операций. Вот несколько примеров кода на Python для реализации алгоритмов машинного обучения в этой области:

1. Использование библиотеки scikit-learn для построения модели классификации:

   
   from sklearn.model_selection import train_test_split
   from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
   from sklearn.metrics import accuracy_score

Загрузка данных

X, y = load_data()

Разделение данных на обучающую и тестовую выборки

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

Создание и обучение модели случайного леса

model = RandomForestClassifier() model.fit(X_train, y_train)

Предсказание меток классов для тестовой выборки

y_pred = model.predict(X_test)

Оценка точности модели

accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print('Accuracy:', accuracy)

2. Применение алгоритма градиентного бустинга с помощью библиотеки XGBoost:
```python
import xgboost as xgb

# Загрузка данных
data = load_data()

# Преобразование данных в DMatrix для XGBoost
dtrain = xgb.DMatrix(data=X, label=y)

# Задание параметров модели
params = {'objective': 'binary:logistic', 'max_depth': 3, 'eta': 0.1, 'eval_metric': 'error'}

# Обучение модели
model = xgb.train(params, dtrain, num_boost_round=100)

3. Использование нейронных сетей с помощью библиотеки TensorFlow:

   
   import tensorflow as tf

Определение архитектуры нейронной сети

model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(X.shape[1],)), tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid') ])

Компиляция и обучение модели

model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.fit(X, y, epochs=10, batch_size=32)

Это лишь несколько примеров того, как можно использовать Python для реализации алгоритмов машинного обучения в задаче выявления мошенничества. Каждый из этих подходов имеет свои особенности и может быть применен в зависимости от конкретной задачи и доступных данных.

Создана 14.11.2023