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Aggrandized Random Forest to Detect the Credit Card Frauds

机译：强化随机森林以检测信用卡欺诈

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From the collection of supervised machine learning technique, an ensemble procedure is used in Random Forest. In the arena of Data mining, there is an excellent claim for machine learning techniques. Random Forest has tremendous latent of becoming a widespread technique for forthcoming classifiers as its performance has been found analogous with ensemble techniques bagging and boosting. In the present work we have proposed an algorithm, Aggrandized Random Forest to detect fraud from credit card transactions/ATM transactions with high accuracy considering both balanced and imbalanced dataset, comparatively to the defined classification algorithm Random Forest in Data mining.
机译：从有监督的机器学习技术的集合中，在随机森林中使用了集成过程。在数据挖掘领域，对机器学习技术有很好的要求。随机森林具有巨大的潜力，即将成为即将到来的分类器的一种广泛的技术，因为它的性能已与打包和增强的集成技术相类似。在目前的工作中，与数据挖掘中定义的分类算法“随机森林”相比，我们提出了一种“加粗随机森林”算法，该算法可同时考虑平衡和不平衡数据集以高精度检测信用卡交易/ ATM交易中的欺诈行为。

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