《表5 MLP模型的混淆矩阵》

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《基于识别和多重分类的反洗钱系统》

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上述结果表明，该模型在训练数据集和测试数据集上都具有良好的功能，基本上适用于实际应用.在参数优化过程中，目标设定为最大化F1分数.但在实际情况下可能会发生变化.在大多数情况下，在线监控系统判断并锁定目标群体之后，人工分析师将根据他们的经验进行进一步调查.通过表7对3种算法的性能对比，可以发现MLP算法的精确率高于LR以及GB.其Train和Test数据集的精确率分别达到了93.90%和95.28%.并且MLP在F1值，Cross validation score，以及AUC的表现均优于其它两个算法.综合以上分析，M LP应被选作模型一的算法.