論文の概要: Mixed Quantum-Classical Method For Fraud Detection with Quantum Feature Selection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.07963v1
• Date: Tue, 16 Aug 2022 21:46:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-18 13:27:21.802554
• Title: Mixed Quantum-Classical Method For Fraud Detection with Quantum Feature Selection
• Title（参考訳）: 量子特徴選択によるフラッド検出のための混合量子古典法
• Authors: Michele Grossi, Noelle Ibrahim, Voica Radescu, Robert Loredo, Kirsten Voigt, Constantin Von Altrock, and Andreas Rudnik
• Abstract要約: 本稿では,Quantum Support Vector Machineの機能マップ特性を用いて,最適な特徴を探索する手法を提案する。 古典的および量子的アルゴリズムを組み合わせたアンサンブルモデルを用いて、ハイブリッド古典量子アプローチを探索する。
• 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: This paper presents a first end-to-end application of a Quantum Support Vector Machine (QSVM) algorithm for a classification problem in the financial payment industry using the IBM Safer Payments and IBM Quantum Computers via the Qiskit software stack. Based on real card payment data, a thorough comparison is performed to assess the complementary impact brought in by the current state-of-the-art Quantum Machine Learning algorithms with respect to the Classical Approach. A new method to search for best features is explored using the Quantum Support Vector Machine's feature map characteristics. The results are compared using fraud specific key performance indicators: Accuracy, Recall, and False Positive Rate, extracted from analyses based on human expertise (rule decisions), classical machine learning algorithms (Random Forest, XGBoost) and quantum based machine learning algorithms using QSVM. In addition, a hybrid classical-quantum approach is explored by using an ensemble model that combines classical and quantum algorithms to better improve the fraud prevention decision. We found, as expected, that the results highly depend on feature selections and algorithms that are used to select them. The QSVM provides a complementary exploration of the feature space which led to an improved accuracy of the mixed quantum-classical method for fraud detection, on a drastically reduced data set to fit current state of Quantum Hardware.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、Qiskitソフトウェアスタックを介してIBM Safer PaymentsとIBM Quantum Computersを用いて、金融決済業界における分類問題に対するQuantum Support Vector Machine (QSVM)アルゴリズムの最初のエンドツーエンドアプリケーションを提案する。 実カード決済データに基づいて,現在の最先端量子機械学習アルゴリズムがもたらした古典的アプローチに対する補完的影響を評価するために,徹底的な比較を行う。 量子サポートベクトルマシンの特徴マップ特性を用いて,最良特徴を探索する新しい手法について検討した。 結果は、人間の専門知識(ルール決定)に基づく分析から抽出された正確性、リコール、偽陽性率、古典的な機械学習アルゴリズム(Random Forest、XGBoost)、QSVMを用いた量子ベースの機械学習アルゴリズムなど、不正な特定のパフォーマンス指標を用いて比較される。 さらに,古典量子アルゴリズムと量子アルゴリズムを組み合わせて不正防止判断を改善するアンサンブルモデルを用いて,古典量子と量子のハイブリッドアプローチを考察した。 予想通り、結果は特徴の選択とそれらの選択に使用されるアルゴリズムに大きく依存していることがわかった。 QSVMは、機能空間を補完的に探索し、量子ハードウェアの現在の状態に適合するように大幅に削減されたデータセット上で、不正検出のための混合量子古典的手法の精度を向上させた。

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