Metody resamplingu danych w rozwiązaniu problemu nierównowagi danych przy wykrywaniu oszustw związanych z kartami kredytowymi - Małowiecki, Andrzej (Means of Addressing Data Imbalance in Credit Card Fraud Detection, 2023)
Nierówność danych (ang. data imbalance) jest jednym z najpowszechniejszych problemów przy zadaniu klasyfikacji. W uczeniu maszynowym próbka danych ma stanowić wiarygodne odzwierciedlenie całości populacji. Jednak równie istotny jest fakt, żeby była zbudowana w sposób, który zapewni modelowi najlepsze warunki w procesie uczenia. Znalezienie równowagi między tymi dwoma aspektami stanowi jedno z wyzwań współczesnego data science. Celem tego artykułu jest sprawdzenie skuteczności różnych metod rozwiązania problemu nierównowagi danych. W tym celu stworzono kilka modeli klasyfikacji binarnej korzystających ze zbioru danych dotyczących oszustw związanych z kartami kredytowymi. Wykorzystano w nich różne sposoby rozwiązania problemu nierównowagi danych w celu porównania skuteczności klasyfikacji każdego z nich. Została do tego użyta autorska miara skuteczności wykorzystująca wskaźnik F1 modelu oraz czas wykonania kodu.
Wrocław: Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, 2023, s. 106-119
Keywords: resampling; nierównowaga danych; oszustwa związane z kartami kredytowymi; data imbalance; credit card fraud