La fraude est un problème important dans l'industrie du marketing et peut entraîner des pertes substantielles pour les entreprises. Pour lutter contre ce problème, les entreprises ont besoin d'un système efficace de détection des fraudes capable d'identifier les activités frauduleuses en temps réel. Dans cet article, nous allons nous plonger dans la courbe ROC, en expliquant ce qu'elle est, comment elle est calculée et son application dans la détection des fraudes à des fins de marketing.

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1. Qu'est-ce que le ROC ?

ROC signifie Caractéristique de fonctionnement du récepteur . Il s'agit d'une représentation graphique des performances d'un modèle de classification binaire.

En termes plus simples, la courbe ROC est un graphique du taux de vrais positifs (TPR) par rapport au taux de faux positifs (FPR) d'un modèle de classification .

• Le TPR est également connu sous le nom de sensibilité, et il mesure la proportion de positifs réels qui sont correctement identifiés comme positifs.
• Le FPR, quant à lui, mesure la proportion de vrais négatifs qui sont incorrectement identifiés comme positifs.

Pour calculer la courbe ROC, nous devons d'abord générer une matrice de confusion qui montre les valeurs réelles et prédites d'un modèle de classification binaire. La matrice de confusion comprend quatre valeurs : vrai positif (TP), faux positif (FP), vrai négatif (TN) et faux négatif (FN).

Une fois que nous avons la matrice de confusion, nous pouvons calculer le TPR et le FPR pour différentes valeurs de seuil. La valeur de seuil détermine le point limite du modèle de classification pour prédire un résultat positif ou négatif. La courbe ROC est ensuite tracée en reliant les valeurs TPR et FPR pour différentes valeurs de seuil.

L'équation mathématique pour calculer le TPR et le FPR est la suivante :

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

La courbe ROC est largement utilisée dans divers domaines tels que le diagnostic médical, l'évaluation du risque de crédit et le filtrage des spams. Jetons un coup d'œil à quelques études de cas réels où la courbe ROC a été appliquée avec succès :

1. Diagnostic médical : La courbe ROC est utilisée pour évaluer la performance des tests de diagnostic. Dans une étude menée par Rutter et al., ils ont utilisé la courbe ROC pour évaluer la précision de différents tests de diagnostic du cancer colorectal.
2. Évaluation du risque de crédit : la courbe ROC est utilisée pour évaluer la solvabilité des particuliers. Dans une étude de Liao et al., ils ont utilisé la courbe ROC pour évaluer la performance d'un modèle d'évaluation du risque de crédit.
3. Filtrage anti-spam : la courbe ROC est utilisée pour évaluer les performances des filtres anti-spam. Dans une étude d'Almeida et al., ils ont utilisé la courbe ROC pour comparer les performances de différents filtres anti-spam.

La détection des fraudes dans le marketing est cruciale pour prévenir les pertes financières et protéger les clients. La courbe ROC peut être utilisée pour évaluer les performances des modèles de détection de fraude. Jetons un coup d'œil à quelques études de cas réels où la courbe ROC a été utilisée dans la détection des fraudes en marketing :

4.1. Détection de fraude par carte de crédit :

Dans une étude de Zhang et al., ils ont utilisé la courbe ROC pour évaluer les performances d'un modèle de détection de fraude par carte de crédit. Le modèle a atteint une AUC (Area Under the Curve) élevée de 0,99, indiquant son efficacité dans la détection des transactions frauduleuses.

4.2. Détection de la fraude publicitaire numérique

Dans une étude de Du et al., ils ont utilisé la courbe ROC pour évaluer les performances d'un modèle de détection de fraude pour la publicité numérique. Le modèle a atteint une AUC de 0,97, indiquant sa grande précision dans la détection des clics frauduleux.

4.3. Détection de fraude par marketing d'affiliation

Dans une étude de Liu et al., ils ont utilisé la courbe ROC pour évaluer les performances d'un modèle de détection de fraude pour le marketing d'affiliation. Le modèle a atteint une AUC de 0,94, indiquant son efficacité dans la détection des transactions frauduleuses des affiliés.

Dans toutes ces études, la courbe ROC a joué un rôle crucial dans l'évaluation des performances des modèles de détection de fraude. Le score AUC est une mesure critique qui indique l'efficacité du modèle dans la détection des activités frauduleuses. Plus le score AUC est élevé, meilleures sont les performances du modèle.

5. Projets pratiques

• Détection de fraude par carte de crédit : un projet pratique - ICI
• À suivre…

La courbe ROC est un outil puissant largement utilisé pour évaluer les performances des modèles de classification binaire. C'est un outil utile pour la détection des fraudes dans le marketing car il aide à évaluer l'efficacité des modèles de détection des fraudes. Un score AUC plus élevé indique une meilleure performance du modèle dans la détection des activités frauduleuses. En utilisant la courbe ROC, les entreprises peuvent développer des systèmes de détection de fraude efficaces qui peuvent protéger leurs clients et prévenir les pertes financières.

Les références

1. Rutter, CM, Gatsonis, CA, & Auerbach, AD (2004). Analyse des caractéristiques de fonctionnement du récepteur pour évaluer les tests de diagnostic et les modèles prédictifs. Circulation, 114(5), 499–506.
2. Liao, J., Lei, J. et Wu, D. (2018). L'application de la courbe ROC dans l'évaluation du risque de crédit. Journal des systèmes intelligents et flous, 35(3), 3461–3468.
3. Almeida, TA, Hidalgo, JMG et Yamakami, A. (2010). Contributions à l'étude du filtrage des spams SMS : Nouvelle collection et résultats. ACM Transactions on Information and System Security (TISSEC), 13(4), 1–31.
4. Zhang, X., Tian, ​​Y. et Xie, J. (2016). Détection de fraude à la carte de crédit basée sur des réseaux de neurones convolutifs. arXiv preprint arXiv:1604.04522.
5. Du, X., Guan, Y., Xu, J. et Fu, X. (2019). L'invention concerne un modèle amélioré de détection de fraude au clic pour la publicité en ligne utilisant un réseau de croyances profondes. Systèmes informatiques de la future génération, 91, 484–491.
6. Liu, H., Yang, L. et Chen, Y. (2018). Un nouvel algorithme de détection de fraude basé sur un réseau bayésien et un algorithme génétique dans le marketing d'affiliation. Journal des systèmes intelligents et flous, 34(2), 1279–1290.

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