标签：机器学习

2026-01-07-机器学习相关笔记

2026-01-03-基于传统机器学习技术构建欺诈识别系统

汽车保险领域面临的日益严峻的欺诈风险使行业经济损失巨大。为有效应对此类问题，本研究运用传统机器学习技术构建欺诈识别系统，提供了数据处理、特征提取以及模型构建的完整流程，采用汽车保险理赔数据集，进行相关实验，重点考察随机森林算法与其他分类器的性能对比，包括数据清洗、特征选择和不平衡处理。通过交叉验证和指标评估，结果显示优化后的随机森林模型在 AUC 和召回率方面表现出色。该研究验证了传统算法在实际场景中的可靠性，并为保险企业风险管理提供实用建议。