การตรวจจับการฉ้อโกงบัตรเครดิตโดยเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง

Credit card fraud detection using machine learning techniques

Name: ณัฎฐา ดวงศรี

ThaSH: การฉ้อโกงบัตรเครดิต

ThaSH: บัตรเครดิตธนาคาร

ThaSH: อุปกรณ์ตรวจจับ -- การประมวลผลข้อมูล -- โปรแกรมคอมพิวเตอร์

ThaSH: ต้นไม้ตัดสินใจ

Abstract: การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาเทคนิคการจำแนกกลุ่มสำหรับการตรวจจับการฉ้อโกง บัตรเครดิต 5 วิธี ได้แก่ วิธีการถดถอยลอจิสติกทวิภาค วิธีต้นไม้การตัดสินใจ วิธีการลุ่มป่าไม้ วิธี เอ็กซ์ทรีมกาเตียนบูทติ้งและวิธีเอดาบูท พร้อมทั้งเปรียบเทียบประสิทธิภาพของวิธีการจำแนกกลุ่มที่ ไม่อาศัยและอาศัยเทคนิคการแก้ปัญหาข้อมูลที่ไม่สมดุลกันโดยพิจารณาจาก ค่าความไว ความถูกต้อง และพื้นที่ใต้โค้ง ผลลัพธ์จากการศึกษาพบว่าค่าความไวของโมเดลจำแนกกลุ่มที่ใช้เทคนิค SMOTE สำหรับจัดการข้อมูลที่ไม่สมดุล สูงกว่าค่าความไวของโมเดลจำแนกกลุ่มที่ไม่ใช้เทคนิค SMOTE เนื่องจากชุดข้อมูลมีปัญหาความไม่สมดุลสูงมาก โดยร้อยละของรายการข้อมูลทุจริตคือ 0.67 นอกจากนี้วิธีเอ็กซ์ทรีมกาเดียนบูทติ้ง เป็นวิธีที่มีความเหมาะสมมากที่สุด สำหรับการทำนายการ จำแนกกลุ่ม โดยมีค่าความไวคิดเป็นร้อยละ 88 ค่าความถูกต้องคิดเป็นร้อยละ 87 และ ค่าพื้นที่ใต้โค้ง คิดเป็นร้อยละ 87.37

สถาบันเทคโนโลยีพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหารลาดกระบัง. สำนักการเรียนรู้ตลอดชีวิตพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหารลาดกระบัง

Address: กรุงเทพมหานคร

Email: Lifelong@kmitl.ac.th

Name: พรพิมล ชัยวุฒิศักดิ์

Role: อาจารย์ที่ปรึกษาวิทยานิพนธ์

Created: 2565

Modified: 2025-03-22

Issued: 2567-02-27

วิทยานิพนธ์/Thesis

application/pdf

tha

DegreeName: วิทยาศาสตรมหาบัณฑิต

Level: ปริญญาโท

Descipline: สถิติและการวิเคราะห์ธุรกิจ

Grantor: สถาบันเทคโนโลยีพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหารลาดกระบัง

©copyrights สถาบันเทคโนโลยีพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหารลาดกระบัง

ลำดับที่.	ชื่อแฟ้มข้อมูล	ขนาดแฟ้มข้อมูล	จำนวนเข้าถึง	วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1	Natta Duangsri.pdf	2.98 MB	7	2025-10-14 20:36:35

ใช้เวลา

0.021405 วินาที