基于KNN算法的互联网金融平台申请欺诈行为检测方法

摘要

本发明提供了基于KNN算法的互联网金融平台申请欺诈行为检测方法，对采集的数据进行预处理后，将数据集划分为训练集和验证集，然后通过主成分分析法抽取主要特征，得到主成分训练集，即为最优的特征子集，之后选取并优化K值，计算出每个样本与其K个最邻近样本的欧式距离的平方和并利用核密度估计确定置信水平α阈值比较和判定样本为正常样本或异常样本，接着在验证集上调优并将优化后的KNN模型部署至互联网金融平台上对客户的申请行为进行在线异常检测监控，对疑似异常状态的申请发出系统预警。本发明实现对互联网金融平台平台申请用户的在线实时申请行为检测，预警结果准确率高，欺诈识别能力强，降低了金融欺诈风险。