欺诈检测：保险欺诈检测_（5）.欺诈检测模型与算法.docxVIP

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2025-06-07 发布于境外
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欺诈检测：保险欺诈检测_（5）.欺诈检测模型与算法.docx

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欺诈检测模型与算法

在上一节中，我们讨论了保险欺诈检测的基本概念和数据准备过程。了解了如何收集、清洗和预处理数据以供模型训练。接下来，我们将深入探讨欺诈检测模型与算法，这些模型和算法是保险欺诈检测的核心部分。我们将介绍几种常用的人工智能技术，包括监督学习、无监督学习和混合方法，并通过具体的例子来展示如何在实际中应用这些技术。

监督学习模型

监督学习是欺诈检测中最常用的方法之一。在监督学习中，模型通过已标记的数据集进行训练，以学习欺诈与非欺诈交易之间的区别。常用的监督学习算法包括逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机和神经网络。

逻辑回归

逻辑回归是一种线