ROC-Kurve: Ein leistungsstarkes Tool zur Betrugserkennung im Marketing

May 09 2023

Betrug ist ein erhebliches Problem in der Marketingbranche und kann Unternehmen erhebliche Verluste zufügen. Um diesem Problem entgegenzuwirken, benötigen Unternehmen ein wirksames Betrugserkennungssystem, das betrügerische Aktivitäten in Echtzeit erkennen kann. In diesem Artikel befassen wir uns mit der ROC-Kurve und besprechen, was sie ist, wie sie berechnet wird und wie sie bei der Betrugserkennung für Marketingzwecke eingesetzt wird.

Ich schreibe über maschinelles Lernen auf Medium || Github || Kaggle || Linkedin . Folgen Sie „Nhi Yen“ für zukünftige Updates!

Was ist Betrugserkennung?

1. Was ist ROC?

ROC steht für Receiver Operating Characteristic . Es handelt sich um eine grafische Darstellung der Leistung eines binären Klassifizierungsmodells.

Einfacher ausgedrückt ist die ROC-Kurve ein Diagramm der True Positive Rate (TPR) gegenüber der False Positive Rate (FPR) eines Klassifizierungsmodells .

Der TPR wird auch als Sensitivität bezeichnet und misst den Anteil tatsächlich positiver Ergebnisse, die korrekt als positiv identifiziert werden.
Der FPR hingegen misst den Anteil tatsächlich negativer Ergebnisse, die fälschlicherweise als positiv identifiziert werden.

Um die ROC-Kurve zu berechnen, müssen wir zunächst eine Verwirrungsmatrix generieren, die die tatsächlichen und vorhergesagten Werte eines binären Klassifizierungsmodells zeigt. Die Verwirrungsmatrix umfasst vier Werte: Richtig positiv (TP), Falsch positiv (FP), Richtig negativ (TN) und Falsch negativ (FN).

Sobald wir die Verwirrungsmatrix haben, können wir TPR und FPR für verschiedene Schwellenwerte berechnen. Der Schwellenwert bestimmt den Grenzwert für das Klassifizierungsmodell, um ein positives oder negatives Ergebnis vorherzusagen. Anschließend wird die ROC-Kurve dargestellt, indem die TPR- und FPR-Werte für verschiedene Schwellenwerte verbunden werden.

Die mathematische Gleichung zur Berechnung von TPR und FPR lautet wie folgt:

True Positive Rate (TPR) = TP / (TP + FN)
False Positive Rate (FPR) = FP / (FP + TN)

Die ROC-Kurve wird häufig in verschiedenen Bereichen wie der medizinischen Diagnose, der Kreditrisikobewertung und der Spam-Filterung verwendet. Werfen wir einen Blick auf einige Fallstudien aus der Praxis, in denen die ROC-Kurve erfolgreich angewendet wurde:

Medizinische Diagnose : Die ROC-Kurve wird zur Bewertung der Leistung diagnostischer Tests verwendet. In einer Studie von Rutter et al. verwendeten sie die ROC-Kurve, um die Genauigkeit verschiedener diagnostischer Tests für Darmkrebs zu beurteilen.
Kreditrisikobewertung: Die ROC-Kurve wird zur Beurteilung der Kreditwürdigkeit von Einzelpersonen verwendet. In einer Studie von Liao et al. verwendeten sie die ROC-Kurve, um die Leistung eines Kreditrisikobewertungsmodells zu bewerten.
Spam-Filterung: Die ROC-Kurve wird zur Bewertung der Leistung von Spam-Filtern verwendet. In einer Studie von Almeida et al. verwendeten sie die ROC-Kurve, um die Leistung verschiedener Spam-Filter zu vergleichen.

Die Betrugserkennung im Marketing ist von entscheidender Bedeutung, um finanzielle Verluste zu verhindern und Kunden zu schützen. Die ROC-Kurve kann zur Bewertung der Leistung von Betrugserkennungsmodellen verwendet werden. Werfen wir einen Blick auf einige Fallstudien aus der Praxis, in denen die ROC-Kurve zur Betrugserkennung im Marketing verwendet wurde:

4.1. Erkennung von Kreditkartenbetrug :

In einer Studie von Zhang et al. verwendeten sie die ROC-Kurve, um die Leistung eines Modells zur Erkennung von Kreditkartenbetrug zu bewerten. Das Modell erreichte eine hohe AUC (Area Under the Curve) von 0,99, was auf seine Wirksamkeit bei der Erkennung betrügerischer Transaktionen hinweist.

Erkennung von Kreditkartenbetrug

4.2. Erkennung von Betrug in der digitalen Werbung

In einer Studie von Du et al. verwendeten sie die ROC-Kurve, um die Leistung eines Betrugserkennungsmodells für digitale Werbung zu bewerten. Das Modell erreichte einen AUC von 0,97, was auf seine hohe Genauigkeit bei der Erkennung betrügerischer Klicks hinweist.

Erkennung von Betrug in der digitalen Werbung

4.3. Erkennung von Affiliate-Marketing-Betrug

In einer Studie von Liu et al. verwendeten sie die ROC-Kurve, um die Leistung eines Betrugserkennungsmodells für Affiliate-Marketing zu bewerten. Das Modell erreichte einen AUC von 0,94, was auf seine Wirksamkeit bei der Erkennung betrügerischer Affiliate-Transaktionen hinweist.

Erkennung von Affiliate-Marketing-Betrug

In all diesen Studien spielte die ROC-Kurve eine entscheidende Rolle bei der Bewertung der Leistung der Betrugserkennungsmodelle. Der AUC-Score ist eine kritische Kennzahl, die die Wirksamkeit des Modells bei der Erkennung betrügerischer Aktivitäten angibt. Je höher der AUC-Wert, desto besser ist die Leistung des Modells.

5. Praktische Projekte

Erkennung von Kreditkartenbetrug: Ein praktisches Projekt – HIER
Fortgesetzt werden…

Die ROC-Kurve ist ein leistungsstarkes Tool, das häufig zur Bewertung der Leistung binärer Klassifizierungsmodelle verwendet wird. Es ist ein nützliches Tool zur Betrugserkennung im Marketing, da es dabei hilft, die Wirksamkeit der Betrugserkennungsmodelle zu bewerten. Ein höherer AUC-Wert weist auf eine bessere Leistung des Modells bei der Erkennung betrügerischer Aktivitäten hin. Mithilfe der ROC-Kurve können Unternehmen wirksame Betrugserkennungssysteme entwickeln, die ihre Kunden schützen und finanzielle Verluste verhindern können.