論文の概要: Credit Card Fraud Detection Using Enhanced Random Forest Classifier for Imbalanced Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.06514v1
• Date: Sat, 11 Mar 2023 22:59:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-14 18:31:34.513600
• Title: Credit Card Fraud Detection Using Enhanced Random Forest Classifier for Imbalanced Data
• Title（参考訳）: 不均衡データに対する拡張ランダムフォレスト分類器を用いたクレジットカード不正検出
• Authors: AlsharifHasan Mohamad Aburbeian and Huthaifa I. Ashqar
• Abstract要約: 本稿では,この問題を解決するためにランダムフォレスト(RF)アルゴリズムを実装した。 本研究ではクレジットカード取引のデータセットを用いた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8223798883838329
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The credit card has become the most popular payment method for both online and offline transactions. The necessity to create a fraud detection algorithm to precisely identify and stop fraudulent activity arises as a result of both the development of technology and the rise in fraud cases. This paper implements the random forest (RF) algorithm to solve the issue in the hand. A dataset of credit card transactions was used in this study. The main problem when dealing with credit card fraud detection is the imbalanced dataset in which most of the transaction are non-fraud ones. To overcome the problem of the imbalanced dataset, the synthetic minority over-sampling technique (SMOTE) was used. Implementing the hyperparameters technique to enhance the performance of the random forest classifier. The results showed that the RF classifier gained an accuracy of 98% and about 98% of F1-score value, which is promising. We also believe that our model is relatively easy to apply and can overcome the issue of imbalanced data for fraud detection applications.
• Abstract（参考訳）: クレジットカードはオンラインとオフラインの両方で最も人気のある支払い方法となっている。 不正行為を正確に識別・停止するための不正検出アルゴリズムを作成する必要性は、技術の発達と不正事件の増加の両方の結果生じる。 本稿では,この問題を解決するためにランダムフォレスト(RF)アルゴリズムを実装した。 本研究ではクレジットカード取引のデータセットを用いた。 クレジットカード不正検出に対処する際の主な問題は、トランザクションの大半が不正ではない不均衡データセットである。 不均衡データセットの問題を克服するため、合成マイノリティオーバーサンプリング技術(SMOTE)を用いた。 ランダム森林分類器の性能向上のためのハイパーパラメータ手法の実装 その結果,RF分類器の精度は98%,F1スコア値の約98%であった。 また,本モデルは比較的容易に適用でき,不正検出アプリケーションにおける不均衡データの問題を克服できると考えている。

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