Advanced Machine Learning Approaches for Credit Card Fraud Detection in the USA: A Comprehensive Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Credit card fraud is a financial threat in America, both for financial institutions and for consumers, and it is growing in severity. Traditional fraud detection methods become less effective in countering emerging fraud trends, and for that reason, sophisticated algorithms in machine learning have to be embraced. This research project strived to develop and compare complex algorithms for fraud detection in credit cards in America. With a variety of algorithms including both unsupervised and supervised learning, this study strived towards improving fraud transaction detection rates. This study focuses on real-world credit card transaction datasets from America, offering a robust foundation for comprehending the intricacies of fraud detection in an authentic financial context. Employing actual transaction data, the study aims to replicate and model variation and nuance in fraud and consumer behavior, such that any developed machine learning algorithms will have a basis in real-life realities. For model selection, we deployed several machine learning models, notably Logistic Regression, Random Forest, and XG-Boost Classifier. In evaluating model performance, several key metrics, including Precision, Recall, and the F1-score, were taken into consideration. Random Forest Classifier performed best overall, with relatively high accuracy for fraud prediction, and average recall, with a marginally high level of F1-score. Overall, it can be noticed that Random Forest has the most balanced performance out of the three in fraud detection capabilities, which seems to be a necessity. The integration of real-time fraud prevention with machine learning models is revolutionizing financial institution transaction monitoring. ML models can analyze and process information in real-time, and thus, allow for effective and efficient real-time fraud monitoring. The future of fraud detection holds many exciting avenues for research, most prominently in deep model development. Methods in deep learning, such as recurrent neural networks (RNNs) and convolutional neural networks (CNNs), have been successful in discovering complex structures and sequential relations in transactional information. Another promising avenue for future research is combining AI-powered identity verification with blockchain technology for fraud prevention.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».