《表5 第三方移动在线网络支付交易数据集的样本分布》

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《一种面向网络支付反欺诈的自动化特征工程方法》

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为了验证我们方法的有效性，还需要对数据集进行划分，选出部分数据集来进行测试．考虑到交易记录数据的有序性，为了防止出现时间穿越现象，对于第三方移动在线网络支付数据集，我们取了后15天即从10月20日到11月5日的交易记录作为测试集以评估我们方法的性能．数据集中没有标签的支付行为样本是极有可能包含欺诈交易记录，实际上在我们的实验中，我们将其作为了欺诈样本来进行训练和测试．整个训练集和测试集的正负样本数据分布如表5所示．其中训练集的正负样本比约为1∶58，而测试集的正负样本比约为1∶57.