論文の概要: Evaluating resampling methods on a real-life highly imbalanced online credit card payments dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.13152v1
• Date: Mon, 27 Jun 2022 09:57:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-28 15:56:26.948828
• Title: Evaluating resampling methods on a real-life highly imbalanced online credit card payments dataset
• Title（参考訳）: 実生活の高度不均衡オンラインクレジットカード決済データセットにおける再サンプリング手法の評価
• Authors: Fran\c{c}ois de la Bourdonnaye, Fabrice Daniel
• Abstract要約: 本稿では,大規模なオンラインクレジットカード決済データセット上での最先端のリサンプリング手法について検討する。 メソッドは難易度が高いか、メトリクスが大幅に改善されないため、それらが非効率であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Various problems of any credit card fraud detection based on machine learning come from the imbalanced aspect of transaction datasets. Indeed, the number of frauds compared to the number of regular transactions is tiny and has been shown to damage learning performances, e.g., at worst, the algorithm can learn to classify all the transactions as regular. Resampling methods and cost-sensitive approaches are known to be good candidates to leverage this issue of imbalanced datasets. This paper evaluates numerous state-of-the-art resampling methods on a large real-life online credit card payments dataset. We show they are inefficient because methods are intractable or because metrics do not exhibit substantial improvements. Our work contributes to this domain in (1) that we compare many state-of-the-art resampling methods on a large-scale dataset and in (2) that we use a real-life online credit card payments dataset.
• Abstract（参考訳）: 機械学習に基づくクレジットカード不正検出のさまざまな問題は、トランザクションデータセットの不均衡な側面から生じる。 実際、通常のトランザクション数と比較して不正行為の数は少なく、学習のパフォーマンスを損なうことが示されている(例えば、最悪の場合、アルゴリズムはすべてのトランザクションを通常のトランザクションに分類することを学べる)。 再サンプリング手法とコストに敏感なアプローチは、この不均衡データセットの問題を活用するための良い候補であることが知られている。 本稿では,大規模なオンラインクレジットカード決済データセットにおいて,最先端のリサンプリング手法を数多く評価する。 メソッドは難易度が高いか、メトリクスが大幅に改善されないため、それらが非効率であることを示す。 本研究は,(1)大規模データセットにおける最先端のリサンプリング手法と(2)実生活のオンラインクレジットカード決済データセットとを比較することで,この領域に寄与する。

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