La frode è un problema significativo nel settore del marketing e può causare perdite sostanziali alle aziende. Per combattere questo problema, le aziende richiedono un efficace sistema di rilevamento delle frodi in grado di identificare le attività fraudolente in tempo reale. In questo articolo, approfondiremo la curva ROC, discutendo cos'è, come viene calcolata e la sua applicazione nel rilevamento delle frodi per scopi di marketing.

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1. Che cos'è il ROC?

ROC è l'acronimo di Receiver Operating Characteristic . È una rappresentazione grafica delle prestazioni di un modello di classificazione binaria.

In termini più semplici, la curva ROC è un grafico del tasso di veri positivi (TPR) rispetto al tasso di falsi positivi (FPR) di un modello di classificazione .

• Il TPR è anche noto come sensibilità e misura la percentuale di positivi effettivi correttamente identificati come positivi.
• Il FPR, invece, misura la proporzione di effettivi negativi che vengono erroneamente identificati come positivi.

Per calcolare la curva ROC, dobbiamo prima generare una matrice di confusione che mostri i valori effettivi e previsti di un modello di classificazione binaria. La matrice di confusione include quattro valori: vero positivo (TP), falso positivo (FP), vero negativo (TN) e falso negativo (FN).

Una volta ottenuta la matrice di confusione, possiamo calcolare TPR e FPR per diversi valori di soglia. Il valore soglia determina il punto limite per il modello di classificazione per prevedere un risultato positivo o negativo. La curva ROC viene quindi tracciata collegando i valori TPR e FPR per diversi valori di soglia.

L'equazione matematica per calcolare TPR e FPR è la seguente:

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

La curva ROC è ampiamente utilizzata in vari campi come la diagnosi medica, la valutazione del rischio di credito e il filtraggio dello spam. Diamo un'occhiata ad alcuni casi di studio del mondo reale in cui la curva ROC è stata applicata con successo:

1. Diagnosi medica : la curva ROC viene utilizzata per valutare le prestazioni dei test diagnostici. In uno studio di Rutter et al., hanno utilizzato la curva ROC per valutare l'accuratezza di diversi test diagnostici per il cancro del colon-retto.
2. Valutazione del rischio di credito: la curva ROC viene utilizzata per valutare l'affidabilità creditizia degli individui. In uno studio di Liao et al., hanno utilizzato la curva ROC per valutare le prestazioni di un modello di valutazione del rischio di credito.
3. Filtraggio antispam: la curva ROC viene utilizzata per valutare le prestazioni dei filtri antispam. In uno studio di Almeida et al., hanno utilizzato la curva ROC per confrontare le prestazioni di diversi filtri antispam.

Il rilevamento delle frodi nel marketing è fondamentale per prevenire perdite finanziarie e proteggere i clienti. La curva ROC può essere utilizzata per valutare le prestazioni dei modelli di rilevamento delle frodi. Diamo un'occhiata ad alcuni casi di studio del mondo reale in cui la curva ROC è stata utilizzata nel rilevamento delle frodi nel marketing:

4.1. Rilevamento di frodi con carta di credito :

In uno studio di Zhang et al., hanno utilizzato la curva ROC per valutare le prestazioni di un modello di rilevamento delle frodi con carta di credito. Il modello ha raggiunto un'elevata AUC (Area Under the Curve) di 0,99, indicando la sua efficacia nel rilevare transazioni fraudolente.

4.2. Rilevamento di frodi pubblicitarie digitali

In uno studio di Du et al., hanno utilizzato la curva ROC per valutare le prestazioni di un modello di rilevamento delle frodi per la pubblicità digitale. Il modello ha raggiunto un AUC di 0,97, indicando la sua elevata precisione nel rilevare i clic fraudolenti.

4.3. Rilevamento di frodi di marketing di affiliazione

In uno studio di Liu et al., hanno utilizzato la curva ROC per valutare le prestazioni di un modello di rilevamento delle frodi per il marketing di affiliazione. Il modello ha raggiunto un AUC di 0,94, indicando la sua efficacia nel rilevare transazioni di affiliazione fraudolente.

In tutti questi studi, la curva ROC ha svolto un ruolo cruciale nella valutazione delle prestazioni dei modelli di rilevamento delle frodi. Il punteggio AUC è una metrica critica che indica l'efficacia del modello nel rilevare attività fraudolente. Maggiore è il punteggio AUC, migliori sono le prestazioni del modello.

5. Progetti pratici

• Rilevamento di frodi con carte di credito: un progetto pratico — QUI
• Continua…

La curva ROC è un potente strumento ampiamente utilizzato per valutare le prestazioni dei modelli di classificazione binaria. È uno strumento utile per il rilevamento delle frodi nel marketing in quanto aiuta a valutare l'efficacia dei modelli di rilevamento delle frodi. Un punteggio AUC più alto indica una migliore performance del modello nel rilevare attività fraudolente. Utilizzando la curva ROC, le aziende possono sviluppare efficaci sistemi di rilevamento delle frodi in grado di proteggere i propri clienti e prevenire perdite finanziarie.

Riferimenti

1. Rutter, CM, Gatsonis, CA e Auerbach, AD (2004). Analisi delle caratteristiche operative del ricevitore per la valutazione di test diagnostici e modelli predittivi. Circolazione, 114(5), 499–506.
2. Liao, J., Lei, J. e Wu, D. (2018). L'applicazione della curva ROC nella valutazione del rischio di credito. Giornale dei sistemi intelligenti e sfocati, 35 (3), 3461–3468.
3. Almeida, TA, Hidalgo, JMG e Yamakami, A. (2010). Contributi allo studio del filtraggio antispam degli SMS: nuova raccolta e risultati. Transazioni ACM sulla sicurezza delle informazioni e dei sistemi (TISSEC), 13(4), 1–31.
4. Zhang, X., Tian, ​​Y. e Xie, J. (2016). Rilevamento di frodi con carte di credito basato su reti neurali convoluzionali. arXiv preprint arXiv:1604.04522.
5. Du, X., Guan, Y., Xu, J. e Fu, X. (2019). Un modello di rilevamento delle frodi sui clic migliorato per la pubblicità online utilizzando la rete di credenze profonde. Sistemi informatici di generazione futura, 91, 484–491.
6. Liu, H., Yang, L. e Chen, Y. (2018). Un nuovo algoritmo di rilevamento delle frodi basato sulla rete bayesiana e sull'algoritmo genetico nel marketing di affiliazione. Giornale dei sistemi intelligenti e sfocati, 34 (2), 1279–1290.

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