ГИБРИДНЫЕ АНСАМБЛЕВЫЕ МОДЕЛИ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ СНИЖЕНИЯ УРОВНЯ ЛОЖНОПОЛОЖИТЕЛЬНЫХ СРАБАТЫВАНИЙ (FALSE POSITIVE RATE, FPR) ПРИ ОБНАРУЖЕНИИ МОШЕННИЧЕСТВА В ФИНАНСОВЫХ ТРАНЗАКЦИЯХ - Жамел, И.А.; Смагулова, А.С. (Вестник Карагандинского государственного индустриального университета, 2026)
Статья посвящена решению проблемы высокого уровня ложноположительных срабатываний (FPR) в системах обнаружения мошеннических транзакций. Целью исследования является разработка и валидация гибридной модели машинного обучения на основе архитектуры Blending (смешивание). Научная новизна работы заключается в применении взвешенного мета-классификатора, оптимизированного для минимизации FPR на сильно несбалансированных финансовых данных. В качестве базовых алгоритмов использована комбинация градиентного бустинга и методов обнаружения аномалий. Экспериментальные результаты демонстрируют, что предложенный подход обеспечивает значимое снижение количества ложных тревог по сравнению с традиционными одиночными моделями и методом Stacking, сохраняя при этом высокую точность (Precision) детектирования атак.