Comparación de métodos de aprendizaje automático para la clasificación de transacciones fraudulentas

Abstract

Este trabajo presenta una comparación objetiva de la clasificación de transacciones fraudulentas realizada por modelos entrenados de aprendizaje automático al considerar las dificultades intrínsecas del problema. Asimismo, se muestra el proceso de preparación de los datos, de la selección de los parámetros de los algoritmos y selección de métricas de desempeño, con la explicación de las decisiones tomadas. Esto con el fin de tener un marco de referencia para trabajos futuros y aportar a la investigación general del campo de detección de fraude.