【摘要】：彩票是國家為籌集社會公益基金,促進社會公益事業(yè)發(fā)展而特許發(fā)行、依法銷售,自然人自愿購買,并按照特定規(guī)則獲得中獎機會的一種憑證。其中比較主流的彩票有體育彩票、福利彩票等。彩票行業(yè)的參與者包括彩票的監(jiān)督機構(gòu)、管理機構(gòu)、發(fā)行機構(gòu)、銷售點、服務(wù)機構(gòu)和購買彩票的大眾群體等。為保障彩票行業(yè)健康穩(wěn)定的運行以及發(fā)行機構(gòu)和彩民的切身利益,營造良好的社會環(huán)境,及時檢測出有異常情況的彩票終端機具有十分重要的意義。早期彩票銷售點較少、工作人員較多,專業(yè)技術(shù)人員可以通過經(jīng)驗方法檢測出異常終端機。但隨著銷售點的激增和自助售票機的試用,傳統(tǒng)的人工檢測方法已滿足不了彩票行業(yè)的需求,需要既智能又高效的方法對異常終端機進行檢測。故本文從彩票終端機日志數(shù)據(jù)出發(fā),利用基于機器學(xué)習(xí)的方法實現(xiàn)了對異常終端機的自動檢測。本文選取某彩票終端機的日志文件,通過對日志數(shù)據(jù)研讀、數(shù)據(jù)清洗、特征提取之后利用KNN、Logistic Regression、隨機森林和Adaboost四種機器學(xué)習(xí)分類模型進行終端機異常檢測,結(jié)果表明隨機森林和Adaboost兩種集成模型檢測準確率較高。最后利用ROC曲線對隨機森林和Adaboost兩種模型進行評估,結(jié)果表明Adaboost模型分類效果更加顯著,AUC值達0.89。整個過程通過python語言編碼完成。
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP181;F719.5

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本文編號：2633857