一种基于孤立森林的消费信贷欺诈行为检测方法及其系统

摘要

本发明提供了一种基于孤立森林的消费信贷欺诈行为检测方法及其系统，本发明将预处理和标准化处理后的数据划分为训练集和测试集，然后根据算法构建多个iTreet生成iForest，然后根据孤立森林路径长度转换得到异常分数，最后对iForest模型调参评估。本发明将孤立森林算法与互联网金融的消费信贷场景相结合，孤立森林根据自身的算法优越性能够更好解决高维大数据集异常点检测鲁棒性及准确率低的问题，提升了对欺诈行为的识别效果和效率，相对于传统的消费信贷欺诈行为检测方法，本发明在准确率、计算复杂度、通用性等指标上的表现也更加优秀，能够有效处理高维海量数据，有能力识别消费信贷中变种和从未见过的欺诈行为，更加适合当前大数据风控的需求。