1. 研究目的与意义（文献综述包含参考文献）
1.随机森林 Tin Kam Ho于1995年首次提出决策森林理论，传统决策树模型产生。
其对于数据分类比较迅速，但无法处理较复杂数据，因此性能不足。
在此基础上，Tin Kam Ho提出随机算法，在原来的决策树基础上建立新模型，性能较之前有提升[1]。
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2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案
要研究或解决的问题1. 通过使用SMOTE算法对信用卡数据集进行处理，使数据分布平衡2. 通过随机森林算法提取信用卡交易的数据集特征3. 对随机森林的决策树选择进行优化，引入加权随机森林方案采用的研究手段（1）文献研究法：使用图书馆自由、中国知网、Web of Science、谷歌学术、Elsevier以及其他互联网站资源，搜集、查阅、下载国内外的相关文献，总结归纳随机森林算法原理与方法，了解学习国内外研究现状。
（2）比较研究法：本文使用随机森林算法对信用卡数据进行检测，与采用支持向量机、逻辑回归等算法对信用卡交易欺诈检测进行对比分析。
（3）性能评估法：使用Python等统计分析软件，检测随机森林模型是否能够高效、准确的找出诈骗交易，利用ROC曲线的AUC值评估具体性能。
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