แบบจำลองการตรวจสอบการทุจริตสำหรับข้อมูลที่ไม่สมดุล โดยใช้ เทคนิคการลดมิติข้อมูลร่วมกับการเรียนรู้ของเครื่อง

นิเวศ จิระวิชิตชัย

Abstract


มิติข้อมูลร่วมกับการเรียนรู้ของเครื่อง เพื่อการจำแนกธุรกรรมที่มีความผิดปกติ (Fraud Detection) และหาความสัมพันธ์ของกลุ่มธุรกรรมผิดปกติ เพื่อป้องกันความเสียหายที่จะเกิดขึ้นจากธุรกรรมที่ทุจริตในระบบพาณิชย์อีเล็กทรอนิกส์  ผลการทดลองเมื่อวัดประสิทธิภาพแบบจำลองด้วยค่าความถูกต้อง (Accuracy)  สรุปได้ว่าแบบจำลองที่ใช้อัลกอริทึม เอ็กซ์ทรีมกาเดียนบูทติ้ง (Extreme Gradient Boosting) ให้ค่าความถูกต้องสูงที่สุดคือ 98.15 % ในขณะที่ใช้เวลาในการประมวลน้อยที่สุด จากการทดลองพบว่า แบบจำลองที่พัฒนาขึ้นนั้น ส่งผลให้อัลกอริทึมมีขีดความสามารถจำแนกธุรกรรมที่มีความผิดปกติได้อย่างมีประสิทธิภาพขึ้นอย่างชัดเจน


Keywords


Fraud Detection, Extreme Gradient Boosting, Machine Learning

Full Text:

PDF

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Progress in Applied Science and Technology

Faculty of Science and Technology
http://www.sci.rmutt.ac.th/stj