基于PCA与RF的区块链异常检测方法及相关装置

摘要

本发明公开了一种基于PCA与RF的区块链异常检测方法，包括调用PCA模型对原始交易数据进行降维，得到待检测数据；调用贝叶斯优化模型对待检测数据进行调优训练，得到随机森林模型最优超参数；基于所得超参数进行随机森林模型训练，得到区块链异常检测模型；调用预先训练的随机森林模型对待检测数据进行计算，得到对应原始交易数据的异常检测结果。通过PCA模型对所述原始交易数据进行降维，可以减小冗余特征干扰，提高异常检测性能；通过贝叶斯优化模型实现随机森林超参数智能化优化，可以提高分类性能，消除区块链交易数据正负样本极不平衡的影响。本发明还提供了一种装置、设备及存储介质，同样具有上述有益效果。