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综合馆
基于GAN-AdaBoost-DT不平衡分类算法的信用卡欺诈分类
  • 摘要

    针对传统单个分类器在不平衡数据上分类效果有限的问题,基于对抗生成网络(GAN)和集成学习方法,提出一种新的针对二类不平衡数据集的分类方法——对抗生成网络-自适应增强-决策树(GAN-AdaBoost-DT)算法.首先,利用GAN训练得到生成模型,生成模型生成少数类样本,降低数据的不平衡性;其次,将生成的少数类样本代入自适应增强(AdaBoost)模型框架,更改权重,改进AdaBoost模型,提升以决策树(DT)为基分类器的AdaBoost模型的分类性能.使用受测者工作特征曲线下面积(AUC)作为分类评价指标,在信用卡诈骗数据集上的实验分析表明,该算法与合成少数类样本集成学习相比,准确率提高了4.5%,受测者工作特征曲线下面积提高了6.5%;对比改进的合成少数类样本集成学习,准确率提高了4.9%,AUC值提高了5.9%;对比随机欠采样集成学习,准确率提高了4.5%,受测者工作特征曲线下面积提高了5.4%.在UCI和KEEL的其他数据集上的实验结果表明,该算法在不平衡二分类问题上能提高总体的准确率,优化分类器性能.

  • 作者

    莫赞  盖彦蓉  樊冠龙  MO Zan  GAI Yanrong  FAN Guanlong 

  • 作者单位

    广东工业大学管理学院,广州,510520/香港浸会大学计算机系,香港,999077

  • 刊期

    2019年2期 ISTIC PKU

  • 关键词

    对抗生成网络  集成学习  不平衡分类  二分类  自适应增强  决策树  信用卡欺诈 

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54.226.4.91