Advanced Payment Security System:XGBoost, CatBoost and SMOTE Integrated

随着各种在线和移动支付系统的兴起，交易欺诈已成为金融安全的重大威胁。本研究探讨了应用先进的机器学习模型，特别是XGBoost和LightGBM，开发更准确和更强大的支付安全保护模型。为了增强数据可靠性，我们精心处理了数据来源，并使用SMOTE（合成少数类过采样技术）来解决类别不平衡问题和提高数据表现。通过选择高度相关的特征，我们旨在加强训练过程并提高模型性能。我们对所提出的模型进行了全面的性能评估，并将其与传统方法（包括随机森林、神经网络和逻辑回归）进行了比较。关键指标，如精确度、召回率和F1分数，被用来严格评估它们的有效性。我们的详细分析和比较表明，SMOTE与XGBoost和LightGBM的组合为支付安全保护提供了高效和强大的机制。结果表明，这些模型不仅优于传统方法，而且在推进交易欺诈预防领域方面具有重要的前景。

本论文旨在应用先进的机器学习模型，特别是XGBoost和LightGBM，开发一个更准确和强大的支付安全保护模型，以解决各种在线和移动支付系统中的交易欺诈问题。

通过精细处理数据源并使用SMOTE（合成少数类过采样技术）来解决类别不平衡和提高数据表现，选择高度相关的特征来加强训练过程和提高模型性能。与传统方法（包括随机森林、神经网络和逻辑回归）相比，采用SMOTE与XGBoost和LightGBM的组合提供了一种高效和强大的支付安全保护机制。

实验结果表明，这些模型不仅优于传统方法，而且在交易欺诈预防领域具有重要的前景。本文的亮点包括：使用了SMOTE技术解决了类别不平衡问题，选择高度相关的特征加强了训练过程和提高模型性能；通过比较不同模型的性能指标来评估模型效果，发现XGBoost和LightGBM模型表现最佳。

相关研究包括：使用深度学习模型进行交易欺诈检测的研究；使用各种机器学习技术进行支付安全保护的研究。