וואָס מין פון מאַשין לערנען אַלגערידאַם אַרבעט בעסטער צו ידענטיפיצירן שווינדל?
עס זענען עטלעכע אַלגערידאַמז פֿאַר מאַשין לערנען וואָס קענען אַרבעטן געזונט אין ידענטיפיינג שווינדל, אָבער וואָס אַלגערידאַם אַרבעט בעסטער וועט אָפענגען אויף די ספּעסיפיקס פון די דאַטאַסעט און פּראָבלעם אין האַנט. עטלעכע קאַמאַנלי געוויינט אַלגערידאַמז פֿאַר שווינדל דיטעקשאַן כולל: - לאָגיסטיק רעגרעססיאָן: א פּשוט און ינטערפּריטאַבאַל אַלגערידאַם וואָס אַרבעט געזונט ווען די דאַטן זענען לינעאַרלי סעפּאַראַבלע. - באַשלוס ביימער און טראַפ פאָרעסט: די אַלגערידאַמז אַרבעט געזונט ווען עס זענען קאָמפּלעקס באציונגען צווישן די פֿעיִקייטן און קענען שעפּן ביידע קאַטאַגאָריקאַל און קעסיידערדיק וועריאַבאַלז. - נעוראַל נעטוואָרקס: מולטי-שיכטע נעוראַל נעטוואָרקס אָדער טיף לערנען מאָדעלס קענען כאַפּן קאָמפּלעקס פּאַטערנז אין די דאַטן און קענען דורכפירן געזונט אפילו ווען די דאַטאַסעט איז ימבאַלאַנסט. - איין-קלאַס סופּפּאָרט וועקטאָר מאַשינז (SVM): איין-קלאַס SVM איז אַן אַנסופּערווייזד אַלגערידאַם וואָס קענען זיין געוויינט פֿאַר אַוטלייער דיטעקשאַן, וואָס איז נוציק ווען האַנדלינג מיט זעלטן געשעענישן אַזאַ ווי שווינדל. - אפגעזונדערטקייט פאָרעסט: אן אנדער אַנסופּערווייזד אַלגערידאַם געניצט פֿאַר אַנאַמאַלי דיטעקשאַן וואָס קענען זיין עפעקטיוו אין ידענטיפיינג שווינדל. אין פיר, עס איז אָפט אַ גוטע געדאַנק צו פּרובירן קייפל אַלגערידאַמז און זען וואָס איינער פּערפאָרמז די בעסטער אויף די דאַטן אין קשיא. אַדדיטיאָנאַללי, אַנסאַמבאַל מעטהאָדס, אַזאַ ווי קאַמביינינג קייפל מאָדעלס ניצן אַ אָפּשטימונג סיסטעם אָדער סטאַקינג, קענען פֿאַרבעסערן פאָרשטעלונג דורך לעווערידזשינג די סטרענגקטס פון פאַרשידענע אַלגערידאַמז.