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欺诈检测：实时欺诈预警系统_（6）.机器学习模型基础.docx

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    机器学习模型基础

    什么是机器学习模型

    机器学习模型是通过算法从数据中学习模式和规律，以便对新数据进行预测或决策的数学模型。在欺诈检测领域，机器学习模型可以帮助我们识别潜在的欺诈行为，减少人工审核的工作量，并提高检测的准确性和效率。机器学习模型通常分为监督学习、无监督学习和半监督学习三类。

    监督学习

    监督学习是最常见的机器学习方法之一，它通过已标记的数据集（即每个数据点都有一个已知的标签）来训练模型。在欺诈检测中，监督学习可以用于分类和回归任务。

    分类任务：将交易分为欺诈和非欺诈两类。

    回归任务：预测交易的欺诈概率或金额。

    无监督学习

    无监督学习不依赖于已

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