基于XGBoost与LR融合模型的信用卡欺诈检测

摘要

随着银行卡业务的不断发展，各种各样的信用卡欺诈方式已经给金融机构带来严重的威胁，使得信用卡欺诈检测成为一个十分紧迫的任务。为解决此问题，提出一种XGBoost与LR融合模型。该模型首先运用XGBoost算法自动进行特征组合和离散化，然后将新构造的特征向量运用在逻辑回归LR模型上，通过XGBoost与LR融合模型进行分类预测。实验结果表明，与经典传统算法相比，提出的XGBoost与LR融合模型具有更好的欺诈检测性能，提高了信用卡欺诈检测的准确率。

关键词

XGBoost / 欺诈检测 / 逻辑回归 / 融合模型 / 信用卡

基金资助

国家自然科学基金项目(61976183);; 中央引导地方发展科技专项(2022L3029)