经优化平均查准率通过机器学习检测银行交易组中的异常

摘要

本发明涉及一种用于检测一组支付交易中的异常的方法，该方法包括：‑建立由一组模型形成的元模型(E3)，每个模型都在训练组上进行训练，以便确定每个交易为异常的风险，所述元模型是由“梯度提升”技术建立的，以便优化表示元模型的平均查准率的可导函数；‑将所述组提交给元模型，以便确定所述组的每个交易的风险，以及‑确定与大于确定的阈值的风险相对应的交易的子组，以便在所述子组中提供预定数量的交易。