Détection de fraude par carte de crédit avec données déséquilibrées en machine learning
Une approche de détection de fraude par carte de crédit appelée FraudShield résout le problème du déséquilibre des données d'apprentissage supervisé.
La fraude est intrinsèquement rare dans les données réelles, posant un défi majeur aux modèles de classification.
La solution combine techniques de rééquilibrage et architecture de modèle adaptées à cette réalité.
1 rédaction rapporte ce fait
Factae établit le fait ; chaque récit est à un clic, chez sa rédaction.
