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医疗保险欺诈预测：运用逻辑回归、随机森林及支持向量机等机器学习算法进行索赔分析以识别潜在欺诈行为...

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简介：
本研究利用逻辑回归、随机森林和支持向量机等机器学习技术，深入分析医疗保险索赔数据，旨在有效识别和预防欺诈行为，保障保险体系的健康运行。 医疗保险欺诈预测是医疗保健领域的一个主要关注点。由于虚假索赔的存在，总支出显著增加。医疗保健欺诈形式多样，提供者常见的几种欺诈手段包括：对未曾提供的服务收费、重复提交相同的理赔申请以及通过夸大所提供的服务复杂性和成本来误导。 该项目的目标在于运用逻辑回归和随机森林算法等技术，基于理赔数据预测潜在的欺诈行为，并可视化这些索赔的发生情况。在识别可能存在的欺诈性行为时，将进行探索性数据分析以找出关键变量，从而更好地理解提供者提交虚假理赔申请的行为模式。

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  • 医疗保险欺诈预测：运用逻辑回归、随机森林及支持向量机等机器学习算法进行索赔分析以识别潜在欺诈行为...
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    本研究利用逻辑回归、随机森林和支持向量机等机器学习技术，深入分析医疗保险索赔数据，旨在有效识别和预防欺诈行为，保障保险体系的健康运行。 医疗保险欺诈预测是医疗保健领域的一个主要关注点。由于虚假索赔的存在，总支出显著增加。医疗保健欺诈形式多样，提供者常见的几种欺诈手段包括：对未曾提供的服务收费、重复提交相同的理赔申请以及通过夸大所提供的服务复杂性和成本来误导。 该项目的目标在于运用逻辑回归和随机森林算法等技术，基于理赔数据预测潜在的欺诈行为，并可视化这些索赔的发生情况。在识别可能存在的欺诈性行为时，将进行探索性数据分析以找出关键变量，从而更好地理解提供者提交虚假理赔申请的行为模式。
     
  • 预测保险欺诈：防范保险单欺诈
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    本项目旨在通过数据分析和机器学习技术，识别并预防保险领域的诈骗行为，保障保险公司及客户的利益。 预测保险单中的欺诈行为每年给保险公司带来数十亿美元的损失。目前大多数保险公司都希望能够更深入地了解欺诈行为对公司的影响，并探索使用高级分析方法来更好地控制这些行为。我们拥有一家公司的大量保险数据，我的目标是通过运用机器学习模型提高对欺诈案件的预测能力。 创建这个存储库的主要目的是在现有数据上应用多种不同的模型，以便识别与欺诈相关的关键因素并提前进行预测。我将测试包括KNN、SVM（支持向量机）、逻辑回归、随机森林和朴素贝叶斯在内的几种模型，并评估它们各自的表现来确定哪个模型对预测保险欺诈最有效。 由于目标变量中存在类别不平衡的问题，定义一个理想的指标来衡量模型性能并不适用。我已经考虑了处理类不平衡问题的技术方法，并通过诸如召回率（Recall）、AUC等标准选择出了最佳的模型表现形式，并据此总结了我的结论。在我的项目过程中参考了几篇来自Towards Data Science和Geeks for Geeks的文章以获取灵感和技术指导。
     
  • 检测欺诈行为的机器学习方法：利用安然公司的财务与邮件记录识别潜在欺诈者
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    本研究运用机器学习技术，基于安然公司的真实财务和邮件数据，开发模型以有效识别企业内部的潜在欺诈行为。通过深度分析历史案例，旨在提供预防金融诈骗的新策略。 项目概述：使用机器学习识别欺诈 在2000年，安然公司（Enron）是美国最大的企业之一。然而到了2002年，由于广泛的公司内部欺诈行为，该公司最终破产了。联邦调查期间，大量的通常是机密的信息被录入公共记录中，包括成千上万的电子邮件和高级管理人员详细的财务数据。 这些信息与手工生成的涉嫌参与欺诈的人士名单相结合——这些人因起诉、政府达成协议或辩诉交易而受到关注，或者在交换免于起诉的情况下作证。通过结合这些资料，形成了一个包含146名员工在内的21个特征的数据集。本项目的目标是开发一种算法来识别可能实施过欺诈的安然公司员工。 为了实现这一目标，我们将运用探索性数据分析和机器学习技术从数据集中清除异常值，并且还会尝试生成新的参数以提高模型性能。
     
  • 基于Spark机器学习的医疗保险欺诈行为频繁模式挖掘研究.pdf
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    本文探讨了利用Apache Spark平台进行大规模数据分析，以识别和预测医疗保险领域的欺诈行为。通过应用先进的机器学习技术，文章提出了一种有效的方法来发现医疗保险欺诈中的重复模式，旨在提高检测效率和准确性，为保险公司提供决策支持。 本段落探讨了基于Spark机器学习技术在医疗保险领域内挖掘欺诈行为的频繁模式的方法。通过分析大量医疗数据，文章提出了一种利用关联规则来识别潜在保险欺诈活动的有效途径。这种方法不仅提高了检测效率，还增强了对复杂欺诈手段的辨识能力，在保障医保资金安全方面具有重要意义。
     
  • 信用卡欺诈检测的逻辑回归方法
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    本研究探讨了利用逻辑回归技术在信用卡交易中识别潜在欺诈行为的有效性与精确度，旨在提升金融安全。 信用卡欺诈检测代码及数据。
     
  • 利用逻辑回归进行信用卡欺诈检测的研究.pdf
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    本文探讨了采用逻辑回归模型在信用卡交易中识别欺诈行为的有效性与应用，旨在提高金融系统的安全性。 详细介绍了基于逻辑回归的信用卡欺诈检测方法，内容包括代码示例，共30页。
     
  • UD120-FinalProject: 利用机器学习分析安然数据以揭露欺诈行为
    优质
    本项目运用机器学习技术深入分析安然公司财务数据，旨在识别并揭示其中潜在的欺诈行为模式，推动企业透明度与诚信建设。 ud120-finalproject 使用机器学习通过安然数据集识别公司欺诈行为。 在使用Enron Datasets.ipynb文件的功能时，我们关注的是以下几点： - 被起诉的人； - 被定居但不认罪的个体； - 因证明无罪而获得豁免的数据点； 该数据集中包含大量电子邮件信息。根据类型的不同，这些数据可以分为数值、类别和时间序列等几类： 1. 数值：代表数字形式的数据。 2. 类别：有限数量的离散值（如性别）； 3. 时间序列：包括日期或时间戳的形式； 文字型数据也包含在内。整个enron_data 集合可以表示为 enron_data [“姓氏第一中间人”] = {features_dict}，其中 features_dict 包含了与特定个体相关联的特征。 需要注意的是，在安然的数据集中，非POI到POI（即关注的人）的分布非常不对称。在146个数据点中仅有11个人或数据被标记为POI或者涉嫌欺诈行为。 我们的目标是将数据集中的每个人都准确地分类为POI 或者 非 POI 。此外，如果可能的话，我们希望能够给每个人分配一个概率值来评估他们成为POI的机会。
     
  • 利用随机森林、支持向量机及线性回归模型预测肺癌风险
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    本研究运用随机森林、支持向量机和线性回归三种机器学习方法构建模型，旨在准确预测个体患肺癌的风险，为早期干预提供科学依据。 使用随机森林、支持向量机（SVM）和线性回归等常用机器学习模型来预测肺癌患者的存活时间。随机森林是一种包含多个决策树的分类器，其输出类别由各个决策树输出类别的多数决定。支持向量机是一类通过监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器，它的决策边界是通过对训练样本求解得到的最大边距超平面确定的。
     
  • 信用卡欺诈检测中的逻辑回归应用.rar
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    本研究探讨了在信用卡欺诈检测中运用逻辑回归模型的有效性与精确度。通过分析大量交易数据，我们评估该算法在识别潜在欺诈行为方面的性能，并提出优化方案以增强反欺诈系统的效能。 共有两个压缩包，一个是关于使用梯度下降法求解逻辑回归问题的资料，另一个是探讨逻辑回归在信用卡欺诈检测中的实际应用案例。