SMOTE-XGBoost实战：金融风控中欺诈检测的样本不平衡解决方案
本文深入探讨金融支付风控领域中的欺诈检测问题，针对样本不平衡的核心痛点，提出一种基于动态密度SMOTE算法的改进方案，并结合优化后的XGBoost模型实现高性能检测。相比传统方法，本文方案在IEEE-CIS数据集上显著提升Recall（达0.85）和AUC-PR（达0.72），同时控制推理时延在合理范围。文章还详细解析特征工程体系、在线推理优化及动态阈值调整机制，并展望联邦学习与图神经网络等未来方向，为实际业务应用提供全面指导。
