Классификация клиентов на мошенников и легитимных с использованием транзакционной истории клиентов

ФИО студента: Мансуров Константин Алексеевич

Руководитель: Давыдов Вячеслав Анатольевич

Кампус/факультет: Московский институт электроники и математики им. А.Н. Тихонова

Программа: Прикладная математика (Бакалавриат)

Оценка: 7

Год защиты: 2019

Обнаружение мошенничества является одной из банковских задач, которую можно решить с помощью машинного обучения. Эта задача содержит несколько проблем, которые были решены в этой работе. Чтобы справиться с дисбалансом данных, была применена техника oversampling – SMOTE, а также метод undersampling – RandomUnderSampling. LogisticRegression, RandomForest и XGBoost были выбраны в качестве классификаторов. Основная цель данного исследования - составить алгоритм классификации мошенничества, который станет дополнением к существующему в Сбербанке алгоритму.

Текст работы (работа добавлена 26 мая 2019 г.)

Выпускные квалификационные работы (ВКР) в НИУ ВШЭ выполняют все студенты в соответствии с университетским Положением и Правилами, определенными каждой образовательной программой.

Аннотации всех ВКР в обязательном порядке публикуются в свободном доступе на корпоративном портале НИУ ВШЭ.

Полный текст ВКР размещается в свободном доступе на портале НИУ ВШЭ только при наличии согласия студента – автора (правообладателя) работы либо, в случае выполнения работы коллективом студентов, при наличии согласия всех соавторов (правообладателей) работы. ВКР после размещения на портале НИУ ВШЭ приобретает статус электронной публикации.

ВКР являются объектами авторских прав, на их использование распространяются ограничения, предусмотренные законодательством Российской Федерации об интеллектуальной собственности.

В случае использования ВКР, в том числе путем цитирования, указание имени автора и источника заимствования обязательно.

Реестр дипломов НИУ ВШЭ