CcfD: detección eficiente de fraudes con tarjetas de crédito utilizando técnicas metaheurísticas y algoritmos de aprendizaje automático
Autores: Mosa, Diana T.; Sorour, Shaymaa E.; Abohany, Amr A.; Maghraby, Fahima A.
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
CcfD: detección eficiente de fraudes con tarjetas de crédito utilizando técnicas metaheurísticas y algoritmos de aprendizaje automático
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Detección de fraudes
Desequilibrio de datos
Aprendizaje automático
Fraude con tarjetas de crédito
Optimización metaheurística
Selección de características
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 21
Citaciones: Sin citaciones
Este estudio aborda el desafío crítico del desequilibrio de datos en la detección de fraudes con tarjetas de crédito (CCFD), un impedimento significativo para modelos de predicción de fraudes precisos y confiables.
Descripción
Este estudio aborda el desafío crítico del desequilibrio de datos en la detección de fraudes con tarjetas de crédito (CCFD), un impedimento significativo para modelos de predicción de fraudes precisos y confiables.