論文の概要: Credit Card Fraud Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.15044v1
• Date: Thu, 18 Sep 2025 15:08:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-19 17:26:53.28966
• Title: Credit Card Fraud Detection
• Title（参考訳）: クレジットカードの不正検出
• Authors: Iva Popova, Hamza A. A. Gardi,
• Abstract要約: 本研究では、アンダーサンプリング、SMOTE、ハイブリッドアプローチを用いて、実世界のデータセット上で5つの機械学習モデルを評価する。 その結果, ハイブリット法はリコールと精度のバランスが良く, 特にKNNの性能が向上していることがわかった。
• 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: Credit card fraud remains a significant challenge due to class imbalance and fraudsters mimicking legitimate behavior. This study evaluates five machine learning models - Logistic Regression, Random Forest, XGBoost, K-Nearest Neighbors (KNN), and Multi-Layer Perceptron (MLP) on a real-world dataset using undersampling, SMOTE, and a hybrid approach. Our models are evaluated on the original imbalanced test set to better reflect real-world performance. Results show that the hybrid method achieves the best balance between recall and precision, especially improving MLP and KNN performance.
• Abstract（参考訳）: クレジットカード詐欺は、階級不均衡と合法的な振る舞いを模倣する詐欺師のために、依然として重大な課題である。 本研究では,ロジスティック回帰,ランダムフォレスト,XGBoost,K-Nearest Neighbors(KNN),Multi-Layer Perceptron(MLP)の5つの機械学習モデルを評価する。 我々のモデルは、実際の性能をよりよく反映するために、元の不均衡なテストセットで評価される。 その結果, ハイブリット法はリコールと精度のバランスが良く, 特にMLPとKNNの性能が向上していることがわかった。

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