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也来自
撤销订阅会立即取消对订阅的访问，通常是在您或Google怀疑欺诈时进行。是某个“谷歌反欺诈系统”吗？因为为了测试的目的，我们有较短的认购期，但价格很高。但是，当我们进行测试时，使用测试支付方法，当没有真正的交易时，可能不应该执行反欺诈。
浏览 0提问于2019-07-31得票数 5
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对于数据表示在线欺诈或保险(每一行代表一个事务)的问题，响应变量通常表示以美元表示的欺诈行为的价值。这样的响应值可能少于5%的非零值，表示欺诈交易。关于这样的数据集，我有两个问题：
我们可以使用哪些算法来保证模型不仅可以准确地预测欺诈交易，而且还可以预测与这些欺诈相关的欺诈的价值。假设我们可以量化每个假阳性所涉及的成本(将非欺诈交易标记为欺诈性交易)和由于虚假否定而产生的成本(将<
浏览 0提问于2014-11-12得票数 3
我的委托人一直问我这个问题：我知道这不是一个真正的发展问题，但我不知道，我也不想告诉他们自己去弄清楚。基本上我的问题是，这些大型在线支付处理提供商(如Moneris)是否有保险，在支付被发现欺诈之前，对交付的产品向商家进行补偿？
浏览 18提问于2010-10-14得票数 1
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我有信用卡欺诈数据集。有两种类型，一种是欺诈交易，另一种是非欺诈交易。你能建议我用什么ML算法来模拟这两个种群的主要特征吗？我需要创建两个配置文件：欺诈交易-金额< 90 $的交易，交易发生在一天中的特定时间
不是欺诈的事务--金额大于90 $的事务，事务发生在一天中的特定时间。
浏览 0提问于2020-09-08得票数 1
我正在为一家银行开发一个实时欺诈检测系统。此欺诈检测系统的任务是确定进入的交易是否欺诈。该系统不与银行客户进行交互。欺诈检测系统具有捕获传入交易数据、计算交易风险水平等用例。
浏览 0提问于2020-02-28得票数 -3
作为一个初学者，我不能清楚地理解为什么推荐使用F1-score或Cohen's kappa来评估不平衡数据集的模型。提前谢谢你。
浏览 5提问于2019-12-27得票数 0
但是，我正试图训练一个神经网络来检测网站上的欺诈交易。我有很多输入参数(一天中的时间、原籍国、过去一个月的访问次数、过去一个月来自唯一IP的访问次数、交易数量、平均交易规模等)。历史上，我可以查看我的数据，并确定交易是欺诈类型A或B类型，或不欺诈性。我的训练集可能很大(数千分或数万分)。
最终，我想要一个指标: A类欺诈，B型欺诈或非欺诈。一般而言，欺诈性交易往往符合一种模式。我无
浏览 4提问于2015-02-23得票数 2
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我正在AWS Sagemaker上处理信用欺诈数据集。数据集高度不平衡。它只有0.1732%的欺诈交易。我想使用来自sagemaker的XG-Boost来预测一个给定的交易是欺诈性的(1)还是非欺诈性的(0)。它只是给每一笔交易贴上非欺诈性的标签。两个类的逻辑和多softmax不应该给出相同的答案吗？另外，在处理不平衡的数据集时，是否有需要更改其默认值的超参数？谢谢
浏览 8提问于2019-11-13得票数 1
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机器学习数据泄漏
、、
目标是表明交易中是否有欺诈行为。
我的一个特性是SuspiciousWords_Score。这个特征的意思是在交易的发票上出现了多少可疑的词。可疑词是根据过去两年中该词在欺诈交易中出现的次数来确定的。<#>Of课程，对于某些记录，单词被计算为在当时出现在发票中的单词并不可疑，因为在交易之前存在欺诈的交易的发票中没有出现这个词，但是由于在创建数据集时确定了可疑的字库，那么这个词就被计算为该交易。
浏览 0提问于2022-09-07得票数 1
我正在使用authorize.net进行交易处理。我已经在FDS(欺诈检测套件)中启用了金额和交易速度过滤器以防止欺诈，并且我还设置了当这些过滤器被触发时拒绝交易的操作。过滤器被触发&交易也被拒绝，但我没有收到这些FDS过滤器触发的任何类型的电子邮件通知。谢谢，阿莫尔
浏览 4提问于2016-02-19得票数 0
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我是这里的初学者。我只是尝试使用xgboost方法来解决分类学习问题。我的数据是70-30不平衡。但我遇到了一个问题，就是预测概率的分布在下面的图片中被严重扭曲。我需要一个解决这个问题的建议。
📷
浏览 0提问于2022-05-23得票数 0
我想知道反欺诈者如何检查客户是否真的运行反欺诈？我的意思是，为什么不只是有人反向工程师csgo，并改变代码的vac，使它不能检测到黑客？vac发送给服务器的是什么，以确保它正在运行？我怎样才能确保客户使用我的反欺骗？
浏览 15提问于2020-05-28得票数 0
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理想情况下，此数据集将包含已知为钓鱼攻击受害者的交易或帐户的标记数据。在这种情况下，帐户持有人输入并验证转移，但已被诱骗作出不希望购买或将资金发送给一个不想要的收款人。我已经看过这里列出的存储库：公开可用的数据集
我确实很了解这个信用卡欺诈数据集，它是我正在搜索的最接近的数据集，但没有满足上面的要求：https://www.kaggle.com/mlg-ulb/creditcardfraud对于这一领域的专家来说，描述这种欺诈情景的一种更技术性的方法是“授权推送付款”。
浏览 0提问于2021-04-30得票数 0
我想要创建ML模型来识别交易是否是欺诈的。每一行代表一个事务。我知道这个ML模型是可以建立的。模型所缺少的是在短时间内完成多个事务时的行为。我该如何捕捉这种行为呢？如果一张卡的第一笔交易发生在上午10点，而其他交易发生在上午10点01分，那么该交易通常是欺诈行为。但我的模特错过了。请帮帮忙
浏览 1提问于2022-05-19得票数 0
我必须使用机器学习算法来识别交易中的欺诈行为。我的训练数据集假设有100,200笔交易，其中100,000笔是合法交易，200笔是欺诈交易。举个例子，我取了200个好的交易样本，它们很好地代表了数据集(好的交易)，还有200个欺诈的交易，并使用它作为训练数据来建立模型。
浏览 1提问于2017-06-07得票数 3
下面是csv文件中的列我需要所有使用paypal的欺诈交易df_fraud.paymentMethod =='paypal']这里，1=fraudulent，0=safe：有560宗欺诈性交易如何编写一行代码输出所有使用paypal的欺诈</em
浏览 2提问于2021-09-10得票数 0
我最近在我的借记卡上做了一笔欺诈性交易(我在英国，我就在那里)。在封锁了这张卡之后，我主要关心的是确定有多少信息被窃取，以及如何被盗取？由于这是一笔网上交易，欺诈者可能只需要关于我的信用卡的表面信息就可以完成交易，例如过期日期、长卡号和安全代码。当我向我的银行报告交易时，我没有问交易中是否使用了其他辅助细节，例如我的DoB、电话号码、安全问题，这些问题可能表明存在更广泛的问题。我
浏览 0提问于2021-05-14得票数 1
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