論文の概要: A Data Balancing and Ensemble Learning Approach for Credit Card Fraud Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21160v1
• Date: Thu, 27 Mar 2025 04:59:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 12:51:45.175543
• Title: A Data Balancing and Ensemble Learning Approach for Credit Card Fraud Detection
• Title（参考訳）: クレジットカード不正検出のためのデータバランシングとアンサンブル学習手法
• Authors: Yuhan Wang,
• Abstract要約: 本研究では,SMOTE-KMEANS手法とアンサンブル機械学習モデルを組み合わせることで,クレジットカード不正を識別する革新的な手法を提案する。 提案モデルは、ロジスティック回帰、決定木、ランダムフォレスト、サポートベクターマシンといった従来のモデルと比較された。 その結果,提案モデルでは,SMOTE-KMEANSアルゴリズムと組み合わせたAUCが0.96と優れた性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8921747725821432
• License:
• Abstract: This research introduces an innovative method for identifying credit card fraud by combining the SMOTE-KMEANS technique with an ensemble machine learning model. The proposed model was benchmarked against traditional models such as logistic regression, decision trees, random forests, and support vector machines. Performance was evaluated using metrics, including accuracy, recall, and area under the curve (AUC). The results demonstrated that the proposed model achieved superior performance, with an AUC of 0.96 when combined with the SMOTE-KMEANS algorithm. This indicates a significant improvement in detecting fraudulent transactions while maintaining high precision and recall. The study also explores the application of different oversampling techniques to enhance the performance of various classifiers. The findings suggest that the proposed method is robust and effective for classification tasks on balanced datasets. Future research directions include further optimization of the SMOTE-KMEANS approach and its integration into existing fraud detection systems to enhance financial security and consumer protection.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,SMOTE-KMEANS手法とアンサンブル機械学習モデルを組み合わせることで,クレジットカード不正を識別する革新的な手法を提案する。 提案モデルは、ロジスティック回帰、決定木、ランダムフォレスト、サポートベクターマシンといった従来のモデルと比較された。 評価は精度,リコール,曲線下面積(AUC)などを用いて行った。 その結果,提案モデルでは,SMOTE-KMEANSアルゴリズムと組み合わせたAUCが0.96と優れた性能を示した。 これは、高い精度とリコールを維持しながら不正取引を検出する上で、大幅に改善されたことを示している。 また,様々な分類器の性能向上のために,様々なオーバーサンプリング手法の適用について検討した。 提案手法は,バランスの取れたデータセットの分類作業に対して,頑健かつ効果的であることが示唆された。 今後の研究方針には、SMOTE-KMEANSアプローチのさらなる最適化と、金融セキュリティと消費者保護を強化する既存の不正検出システムへの統合が含まれる。

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