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한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 퍼지 및 지능 시스템학회 논문지 제15권 제5호
발행연도
2005.10
수록면
545 - 551 (7page)

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사기 검출의 주목적은 사기 거래로 인해 발생하는 손질을 최소화하는 것이다 하지만, 사기 검출 문제의 특이한 속성, 즉 불균형하고 중첩이 심한 클래스 분포와 비균일한 오분류 비용으로 인해, 실제로 희망하는 거절을 동작 영역에서의 분류 비용 측면의 최적 분류기를 생성하는 것이 용이하지 않다. 본 논문에서는, 특정 동작 영역에서의 분류가의 분류 비용을 정의하고, 진화 탐색을 이용하여 이를 직접적으로 최적화함으로써, 실제 신용카드 사기 검출에 적합한 분류기를 학습할 수 있는 비용 기반 학습 방법을 제시한다. 신용카드 거래 데이터를 사용한 실험을 통해 제시한 방법이 타 학습 방법에 비해 비용에 민감한 분류기를 학습할 수 있는 효과적인 방법임을 보인다.
#fraud detection #cost-sensitive learning #classifier evaluation

목차

요약
Abstracts
1. 서론
2. 신용 카드 사기 검출 관련 기존 연구들
3. 비용 곡선 기반 분류기 성능 평가
4. 사기 검출 분류기의 평균 분류 비용 최소화 학습
5. 실험 결과 및 분석
6. 결론
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