基于集成学习的信用卡欺诈检测模型

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摘要：旨在探讨和验证一种基于集成学习的信用卡欺诈检测模型，以提高识别欺诈交易的准确性。分析了信用卡欺诈的背景，回顾了现有的关键技术和方法，在此基础上，采用硬投票策略，将决策树、逻辑回归和朴素贝叶斯分类器三种不同的机器学习模型集成在一起，形成一个强大的集成模型。通过实验验证，该集成模型实现了高达99%的准确性，相较于单一模型至少提高了3.22%的准确性。（剩余5894字）

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