车贷申请欺诈识别的方法和设备

摘要

本发明提出一种车贷申请欺诈识别的方法和设备，基于xgboost模型进行机器学习，并提出xgboost模型的调参方法，进行欺诈识别时首先获取多笔车贷申请业务对应的数据，从数据中提取特征变量和欺诈标记构建为样本集；然后利用样本集对xgboost模型的超参数进行调参确定每个超参数的最优值，训练和测试经过调参的xgboost模型；最后对待识别的车贷申请业务的对应数据进行数据清理和提取特征变量，将其转换为xgboost模型的合格输入，输入到训练好的xgboost模型即可获得欺诈预测结果。本发明能够提升模型训练效率，并且提高了欺诈预测的准确率，达到了精确识别欺诈客户的目的，可极大节约审核人力成本和欺诈处置成本。