《表3 多轮试验下的用户标签分布状况以及最终预测结果》
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采用F1值和AUC综合评价最终的欺诈检测结果．针对分类任务最后输出的连续变量，设定多个阈值，从而计算出一系列阈值下的真正率和假正率．AUC值越大，表示模型的预测结果越好．7次试验下测试节点的标签分布状况以及最终预测结果如表3，各评价指标结果如图5和图6.
| 图表编号 | XD00155665600 严禁用于非法目的 |
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| 绘制时间 | 2020.09.30 |
| 作者 | 赵朋亚、傅湘玲、仵伟强、李达、高嵩峰 |
| 绘制单位 | 北京邮电大学计算机学院(国家示范性软件学院)北京邮电大学可信分布式计算与服务教育部重点实验室、北邮-华融智慧金融联合实验室、北京邮电大学计算机学院(国家示范性软件学院)北京邮电大学可信分布式计算与服务教育部重点实验室、北邮-华融智慧金融联合实验室、北邮-华融智慧金融联合实验室、华融融通(北京)科技有限公司、北邮-华融智慧金融联合实验室、华融融通(北京)科技有限公司、北邮-华融智慧金融联合实验室、华融融通(北京)科技有限公司 |
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