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基于贝叶斯优化Xgboost的车险欺诈识别研究
文献摘要：
随着中国车险行业的深入发展,车险欺诈现象也越发频繁,这对反欺诈技术提出了新的要求.本文通过构建贝叶斯优化算法优化Xgboost模型,对车险行业欺诈行为进行识别.针对数据维度较高,且模型不适合处理类别数据的情况下,用独热编码转换数据,并用奇异值分解法降低数据集的维度,同时将决策树和随机森林等树模型加入评估.本文结果表明,与未经过贝叶斯优化的Xgboost模型对比,经过贝叶斯优化的Xgboost模型拥有最佳的分类精度.
文献关键词：
车险欺诈识别;贝叶斯优化;Xgboost
中图分类号：
作者姓名：
徐成伟
作者机构：
南京审计大学,江苏 南京 211815
文献出处：
引用格式：
[1]徐成伟-.基于贝叶斯优化Xgboost的车险欺诈识别研究)[J].新一代信息技术,2022(05):49-52
A类：
车险欺诈识别
B类：
Xgboost,反欺诈,贝叶斯优化算法,算法优化,欺诈行为,数据维度,别数,独热编码,编码转换,奇异值分解法,决策树,树模型,模型对比,分类精度
AB值：
0.250896
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