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申请/专利权人：湖北工业大学
摘要：本发明提供一种旗鱼优化器优化极端梯度提升的欺诈检测方法及系统，其技术要点在于：获取欺诈数据，将欺诈数据集进行处理；将欺诈数据集用于对极端梯度提升的欺诈检测模型进行训练，对旗鱼优化器中的寻优能力和跳出局部最优能力上进行增强，改进了其参数搜索过程，增强处理复杂的全局搜索。在运用改进旗鱼优化器优化极端梯度提升参数时，训练用到的数据集采用SMOTE进行数据类平衡处理，定义优化函数的适应度计算公式，使模型找到最优的超参数。本发明利用Spark分布式平台进行并行化，相比于传统的网格搜索，基于Spark的并行改进的旗鱼优化算法可以高效找到更优参数组合以提高极端梯度提升的分类精度，且在大数据Spark分布式平台下，训练检测速度明显提高。
主权项：1.一种旗鱼优化器优化极端梯度提升的欺诈检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：获取欺诈数据集，将欺诈数据集进行处理，并保存到分布式文件系统中；步骤2：将欺诈数据集用于对极端梯度提升的欺诈检测模型进行训练，采用改进旗鱼优化器对极端梯度提升的欺诈检测模型的参数进行全局优化寻优，得到优化的参数组合；步骤3：旗鱼优化器中，根据适应值所决定的规则，各分区上比较旗鱼种群和沙丁鱼种群的最优适应值，当沙丁鱼优于旗鱼适应值，旗鱼替换沙丁鱼位置，沙丁鱼位置通过莱维飞行更新；步骤4：当某分区的旗鱼和沙丁鱼子种群的适应值优于精英适应值时，从节点汇集到主节点上进行精英旗鱼和精英沙丁鱼更新；步骤5：将更新后的精英旗鱼和精英沙丁鱼的信息重新广播到各个从节点上；步骤6：判断旗鱼种群迭代是否达到最大迭代次数；若否，则重新返回步骤2；若是，则返回最后的精英旗鱼，即为当前改进旗鱼优化器寻找到的最优解。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖北工业大学 一种旗鱼优化器优化极端梯度提升的欺诈检测方法及系统
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