比特币欺诈检测模型

精度更高

将强分类器CatBoost集成到随机森林中，构建了一个混合集成模型，提升比特币欺诈交易检测准确率。

张丽芳 · Xuan, Ye · Liu, Zhenkun · Zhiyuan, Du · 王帅 · 王建州

Engineering Applications of Artificial Intelligence 2025

技术优势

检测更准

用强分类器CatBoost替换随机森林中的弱分类器，集成后模型预测性能更优。

可解释

通过XGBoost代理模型和SHAP值揭示影响预测结果的因素，让模型决策有据可查。

性能稳定

实证表明该框架在不同评估中始终达到最高准确率。