欺诈检测：用户行为分析_6.机器学习方法在欺诈检测中的应用.docx

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6.机器学习方法在欺诈检测中的应用

在现代的欺诈检测系统中，机器学习方法扮演着至关重要的角色。通过分析大量的用户行为数据，机器学习模型能够识别出潜在的欺诈行为，从而提高检测的准确性和效率。本节将详细介绍几种常用的机器学习方法在欺诈检测中的应用，并提供具体的代码示例和数据样例。

6.1监督学习方法

监督学习是一种通过已标记的数据来训练模型的方法。在欺诈检测中，已标记的数据通常包括正常的用户行为和已知的欺诈行为。通过这些数据，模型可以学习到特征与标签之间的关系，从而在新的未标记数据上进行预测。

6.1.1逻辑回归

逻辑回归是一种广泛应用于二分类问题的线