声明
导论
（一）研究背景
（二）研究意义
（一）国外研究综述
（二）国内研究综述
三、研究思路
（一）研究内容
（二）研究方法
第一章 研究相关理论与方法概述
一、信用卡欺诈概念
二、信用卡反欺诈技术
第二节 交易反欺诈中的低危识别
一、低危订单的概念
二、低危识别的应用场景
第三节 机器学习方法选取
一、机器学习概述
二、逻辑回归算法
三、梯度提升树算法
第二章 基于逻辑回归算法的低危交易识别模型的构建
一、研究对象选择
二、标签传播
三、数据集划分
第二节 变量的构造与选择
一、数据预处理
二、变量构造及衍生
三、变量选择
第三节 逻辑回归模型的构建
一、变量值WOE编码
二、基于逻辑回归算法的模型确立
三、模型结果评估
第三章 基于梯度提升树—逻辑回归算法的模型改进
第一节 梯度提升树与逻辑回归的融合
一、基于梯度提升树算法的稀疏特征组合
二、结合方差扩大因子的模型改进
第二节 结果比较与分析
一、 基于梯度提升树算法的模型确立
二、模型结果比较
研究结论与展望
一、 研究结论
二、建议
三、展望
参考文献
致谢
中南财经政法大学;
