[发明专利]基于随机森林模型的金融交易检测方法和设备

摘要

本申请公开了一种基于随机森林模型的金融交易检测方法。该方法包括：(a)获得历史交易表和欺诈交易表；(b)利用所述历史交易表和所述欺诈交易表来构造样本数据集合，所述样本数据集合包括样本特征变量；(c)从所述样本数据集合中随机有放回地抽取多份样本；(d)为所述多份样本中的每一份样本随机选择相同数量的特征变量，以便生成与该份样本对应的决策树模型，进而生成随机森林模型。本申请还公开了一种随机森林模型的金融交易检测设备。

主权项

一种基于随机森林模型的金融交易检测方法，包括：(a)获得历史交易表和欺诈交易表；(b)利用所述历史交易表和所述欺诈交易表来构造样本数据集合，所述样本数据集合包括样本特征变量；(c)从所述样本数据集合中随机有放回地抽取多份样本；(d)为所述多份样本中的每一份样本随机选择相同数量的特征变量，以便生成与该份样本对应的决策树模型，进而生成随机森林模型；(e)对所述随机森林模型中的多个决策树模型的每一个进行训练并进行评估，以便获得每个决策树模型的准确率；(f)基于所述准确率来确定每个决策树模型的投票权重q_i；以及(g)利用所述随机森林模型中的多个决策树模型对所输入的金融交易数据的响应输出y_i以及所述投票权重q_i，根据如下公式来获得投票结果RF并判定所述金融交易是否存在欺诈：$\mathrm{RF}=\underset{i=1}{\overset{l}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{yi}*q_i$其中，l为决策树模型的数量。