基于机器学习的保险欺诈检测

写在前面：

昨天发了"肺炎检测"的例子，没想到一天的阅读量就上千了。这对我是莫大的肯定和鼓励。这一系列例子都很简单，在专家大咖眼里不值一提，但却是学习AI过程中的真实经历。这些案例虽不复杂，但也按照一个项目的流程来做的。这样再以后上手真正的项目时候，会有比较清晰的思路。如果这些记录能给同样在学习AI的人一点帮助，会给我更大的动力。如果你想了解什么知识点，看到什么示例，也可以留言。谢谢！

1. 背景

保险欺诈是一个严重且普遍存在的问题。传统的欺诈检测方法主要依赖人工审核，效率低下且容易遗漏。随着人工智能技术的发展，机器学习算法在欺诈检测领域展现出巨大潜力。

1.1 应用场景

• 保险公司的欺诈检测和风险控制：自动识别可疑索赔，降低欺诈损失
• 金融风控和异常检测：应用于银行、信贷等金融场景
• 机器学习分类算法学习案例：作为教学示例，学习分类算法
• AI项目周期实践示例：完整展示AI项目从需求到部署的全流程

1.2 示例价值

本项目通过构建一个完整的保险欺诈检测系统，展示了如何：

• 使用机器学习算法自动识别欺诈行为
• 对比不同分类算法的性能
• 实现从数据获取到模型部署的完整流程
• 为风险管理提供数据驱动的决策支持

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2. 概述

2.1 项目目标

使用分类算法（随机森林、决策树、逻辑回归）检测保险索赔中的欺诈行为，帮助保险公司识别可疑索赔，降低欺诈损失。

2.2 任务类型

• 任务类型：监督学习、二分类问题
• 目标变量 ：fraud_reported（0=非欺诈，1=欺诈）

2.3 技术栈

• 数据处理：Pandas、NumPy
• 机器学习：Scikit-learn（随机森林、决策树、逻辑回归）
• 数据可视化：Matplotlib、Seaborn、Plotly
• 模型保存：Joblib

2.4 数据集

• 数据集名称：Auto Insurance Claims Data
• 来源：Kaggle
• 链接 ：https://www.kaggle.com/buntyshah/auto-insurance-claims-data
• 数据量：1000条记录，69个特征
• 主要特征 ：
  • fraud_reported: 欺诈报告（目标变量）
  • total_claim_amount: 总索赔金额
  • capital-gains: 资本收益
  • capital-loss: 资本损失
  • incident_hour_of_the_day: 事故发生时间（小时）
  • number_of_vehicles_involved: 涉及车辆数量
  • witnesses: 目击者数量
  • 其他独热编码特征（性别、职业、爱好等）

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3. AI项目周期6个阶段详解

阶段1：需求界定

3.1.1 问题定义

保险欺诈检测是一个典型的二分类问题。我们需要从历史索赔数据中学习模式，识别出可疑的欺诈行为。

项目目标：

• 使用机器学习算法检测保险索赔中的欺诈行为
• 识别可疑的保险索赔
• 帮助保险公司降低欺诈损失
• 为风险管理提供数据驱动的决策支持

3.1.2 成功标准

project_requirements = {
    "项目名称": "保险欺诈检测系统",
    "项目目标": "使用机器学习分类算法检测保险索赔中的欺诈行为，识别可疑索赔",
    "成功标准": {
        "模型性能": "准确率 > 80%（分类模型）",
        "欺诈检测率": "召回率 > 60%（欺诈类别）",
        "响应时间": "实时预测",
        "可解释性": "提供特征重要性分析"
    },
    "约束条件": {
        "数据来源": "Kaggle公开数据集",
        "计算资源": "普通CPU",
        "时间周期": "1-2周",
        "预算": "无（免费工具）"
    }
}

3.1.3 关键技术：随机森林

**随机森林（Random Forest）**是一种集成学习算法，它结合多个决策树的决策结果来决定数据点的类别。通过多数投票机制，随机森林能够提高分类准确率和泛化能力。

随机森林的优势：

• 能够处理大量特征
• 对过拟合有较强的抗性
• 可以评估特征重要性
• 训练速度快，适合大规模数据

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阶段2：数据获取

3.2.1 环境准备

在开始项目之前，需要安装必要的库：

required_libraries = {
    "numpy": None,
    "pandas": None,
    "matplotlib": None,
    "seaborn": None,
    "sklearn": None,
    "plotly": None
}

from utilities.utils import check_and_install
check_and_install(required_libraries)

3.2.2 数据加载

import os
import pandas as pd

# 路径配置
project_dir = os.getcwd()
data_path = os.path.join(project_dir, "sample", "data")
model_path = os.path.join(project_dir, "sample", "models")

# 确保目录存在
os.makedirs(data_path, exist_ok=True)
os.makedirs(model_path, exist_ok=True)

# 加载数据
data_file = os.path.join(data_path, "Insurance_Fraud_Detection.csv")
df = pd.read_csv(data_file)

print(f"数据形状: {df.shape[0]} 行 × {df.shape[1]} 列")

知识点：

• 使用 os.path.join() 构建跨平台路径
• 使用 os.makedirs() 确保目录存在
• 使用 pandas.read_csv() 加载CSV数据

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阶段3：数据分析

3.3.1 数据概览

# 显示数据集的基本信息
print(f"数据形状: {df.shape[0]} 行 × {df.shape[1]} 列")
print(f"列名: {df.columns.tolist()}")
df.info()

3.3.2 缺失值检查

missing_values = df.isnull().sum()
if missing_values.sum() == 0:
    print("✅ 数据集中没有缺失值")
else:
    print(f"⚠️ 发现 {missing_values.sum()} 个缺失值")

知识点：

• 使用 isnull().sum() 检查缺失值
• 缺失值处理是数据预处理的重要步骤

3.3.3 目标变量分析

# 检查目标变量的分布
print(f"目标变量唯一值: {df['fraud_reported'].unique()}")
print(f"目标变量分布:")
print(df['fraud_reported'].value_counts())
print(f"目标变量分布比例:")
print(df['fraud_reported'].value_counts(normalize=True) * 100)

输出示例：

目标变量分布:
fraud_reported
0    753  (75.3%)
1    247  (24.7%)

知识点：

• 数据不平衡问题：欺诈样本（24.7%）远少于非欺诈样本（75.3%）
• 对于不平衡数据，可以使用类别权重、采样技术等方法处理

3.3.4 特征相关性分析

import plotly.graph_objects as go

# 计算相关性矩阵
corr_matrix = df.corr()

# 创建交互式热力图
fig = go.Figure(data=go.Heatmap(
    z=corr_matrix.values,
    x=list(corr_matrix.columns),
    y=list(corr_matrix.index),
    colorscale='RdBu',
    zmid=0
))
fig.update_layout(title='保险欺诈数据集特征相关性矩阵')
fig.show()

知识点：

• 相关性分析帮助识别与目标变量相关的特征
• 高度相关的特征可能存在冗余，可以考虑特征选择

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阶段4：模型构建

3.4.1 数据预处理

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 准备特征和目标变量
features = [col for col in df.columns if col != 'fraud_reported']
X = df[features]
y = df['fraud_reported']

# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    X_scaled, y, random_state=1, test_size=0.25
)

print(f"训练集大小: {X_train.shape[0]} 样本")
print(f"测试集大小: {X_test.shape[0]} 样本")

知识点：

• 标准化（Standardization）：将特征缩放到均值为0、标准差为1的分布
• 标准化可以改善基于距离的算法（如逻辑回归）的性能
• 使用 train_test_split() 划分数据集，test_size=0.25 表示25%作为测试集

3.4.2 模型1：随机森林分类器

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 创建并训练随机森林分类器
rfc = RandomForestClassifier(random_state=1)
rfc.fit(X_train, y_train)

# 预测
rfc_preds = rfc.predict(X_test)
rfc_score = rfc.score(X_test, y_test)

print(f"随机森林准确率: {rfc_score * 100:.2f}%")

输出示例：

随机森林准确率: 83.60%

知识点：

• 随机森林：集成多个决策树，通过投票机制决定最终分类
• random_state=1 确保结果可复现
• fit() 方法训练模型，predict() 方法进行预测

3.4.3 模型2：决策树分类器

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# 创建并训练决策树分类器
dtc = DecisionTreeClassifier(random_state=1)
dtc.fit(X_train, y_train)

# 预测
dtc_preds = dtc.predict(X_test)
dtc_score = dtc.score(X_test, y_test)

print(f"决策树准确率: {dtc_score * 100:.2f}%")

输出示例：

决策树准确率: 77.20%

知识点：

• 决策树：通过一系列规则进行决策，简单直观
• 决策树容易过拟合，随机森林通过集成多个树来缓解这个问题

3.4.4 模型3：逻辑回归分类器

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 创建并训练逻辑回归分类器
lr = LogisticRegression(random_state=1, max_iter=1000)
lr.fit(X_train, y_train)

# 预测
lr_preds = lr.predict(X_test)
lr_score = lr.score(X_test, y_test)

print(f"逻辑回归准确率: {lr_score * 100:.2f}%")

输出示例：

逻辑回归准确率: 84.00%

知识点：

• 逻辑回归：线性分类算法，适用于二分类问题
• max_iter=1000 设置最大迭代次数，确保收敛

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阶段5：效果评估

3.5.1 模型性能对比

import pandas as pd

# 创建模型性能对比表
model_comparison = pd.DataFrame({
    '模型': ['随机森林', '决策树', '逻辑回归'],
    '准确率': [rfc_score * 100, dtc_score * 100, lr_score * 100]
})

print(model_comparison)

输出示例：

  模型  准确率
随机森林 83.6
 决策树 77.2
逻辑回归 84.0

评估指标说明：

• 准确率（Accuracy）：模型正确分类的样本占总样本的比例
• 精确率（Precision）：预测为正类的样本中，实际为正类的比例
• 召回率（Recall）：实际为正类的样本中，被正确预测为正类的比例
• F1分数（F1-Score）：精确率和召回率的调和平均数

3.5.2 混淆矩阵

from sklearn.metrics import confusion_matrix, classification_report
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建混淆矩阵
cm = confusion_matrix(y_test, lr_preds)

# 可视化
sns.heatmap(cm, annot=True, fmt='d', cmap='Blues',
            xticklabels=['非欺诈', '欺诈'],
            yticklabels=['非欺诈', '欺诈'])
plt.xlabel('预测值')
plt.ylabel('真实值')
plt.title('逻辑回归混淆矩阵')
plt.show()

# 分类报告
print(classification_report(y_test, lr_preds, target_names=['非欺诈', '欺诈']))

混淆矩阵术语：

• 真正例（TP）：模型正确预测为正类
• 真负例（TN）：模型正确预测为负类
• 假正例（FP）：模型错误预测为正类（误报）
• 假负例（FN）：模型错误预测为负类（漏报）

知识点：

• 对于欺诈检测，召回率（检测出所有欺诈案例的比例）可能比准确率更重要
• 混淆矩阵帮助我们理解模型的分类错误情况

3.5.3 模型选择

根据性能指标，逻辑回归模型表现最佳（准确率84.00%），但随机森林也达到了83.60%的准确率。在实际应用中，可以根据业务需求选择模型：

• 如果需要可解释性，选择逻辑回归
• 如果需要特征重要性分析，选择随机森林

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阶段6：部署应用

3.6.1 保存模型

import joblib

# 保存最佳模型
best_model = lr  # 或选择其他模型

joblib.dump(best_model, os.path.join(model_path, 'insurance_fraud_model.pkl'))
joblib.dump(scaler, os.path.join(model_path, 'insurance_fraud_scaler.pkl'))

print("✅ 模型已保存")

知识点：

• 使用 joblib.dump() 保存模型和标准化器
• 保存标准化器很重要，因为预测时需要对输入数据进行相同的标准化

3.6.2 创建预测函数

def predict_fraud(feature_array, model=None, scaler=None):
    """
    预测保险索赔是否为欺诈
    
    参数:
        feature_array: 特征数组（需要包含所有特征，顺序与训练数据一致）
        model: 训练好的模型（如果为None，则从文件加载）
        scaler: 标准化器（如果为None，则从文件加载）
    
    返回:
        prediction: 预测结果（0=非欺诈，1=欺诈）
        probability: 预测概率
    """
    # 加载模型和标准化器（如果未提供）
    if model is None:
        model = joblib.load(os.path.join(model_path, 'insurance_fraud_model.pkl'))
    if scaler is None:
        scaler = joblib.load(os.path.join(model_path, 'insurance_fraud_scaler.pkl'))
    
    # 将输入转换为numpy数组
    if isinstance(feature_array, list):
        feature_array = np.array(feature_array)
    
    # 确保是二维数组
    if feature_array.ndim == 1:
        feature_array = feature_array.reshape(1, -1)
    
    # 标准化特征
    feature_array_scaled = scaler.transform(feature_array)
    
    # 进行预测
    prediction = model.predict(feature_array_scaled)[0]
    probability = model.predict_proba(feature_array_scaled)[0]
    
    return prediction, probability

# 使用示例
sample_features = X_test[0:1]
prediction, probability = predict_fraud(sample_features, model=best_model, scaler=scaler)

print(f"预测结果: {prediction} ({'欺诈' if prediction == 1 else '非欺诈'})")
print(f"预测概率: 非欺诈={probability[0]:.4f}, 欺诈={probability[1]:.4f}")

知识点：

• 预测函数应该包含模型加载、数据预处理、预测等完整流程
• 确保预测时的数据格式与训练时一致

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4. 关键技术点总结

4.1 数据预处理

• 标准化 ：使用 StandardScaler 将特征缩放到相同尺度
• 缺失值处理：检查并处理缺失值
• 数据划分 ：使用 train_test_split 划分训练集和测试集

4.2 分类算法

• 随机森林：集成学习，适合处理大量特征，可评估特征重要性
• 决策树：简单直观，但容易过拟合
• 逻辑回归：线性分类，可解释性强

4.3 模型评估

• 准确率：整体分类正确率
• 精确率和召回率：针对特定类别的性能指标
• 混淆矩阵：可视化分类错误情况

4.4 模型部署

• 模型保存 ：使用 joblib 保存模型和预处理器
• 预测函数：封装完整的预测流程

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5. 项目总结与扩展

后续改进方向

1. 特征工程：

   • 尝试创建新特征（如索赔金额与收入的比例）
   • 使用特征选择技术（如递归特征消除）

2. 超参数调优：

   • 使用网格搜索（GridSearchCV）或随机搜索优化模型参数
   • 调整随机森林的树数量、深度等参数

3. 处理数据不平衡：

   • 使用SMOTE等技术生成合成样本
   • 调整类别权重（class_weight）

4. 集成方法：

   • 将多个模型组合使用（如投票分类器）
   • 使用Stacking或Blending方法

5. 模型解释性：

   • 使用SHAP等工具解释模型决策过程
   • 分析特征重要性，了解哪些特征对欺诈检测最重要

6. 实时预测系统：

   • 构建Web API，实现实时预测
   • 集成到保险公司的业务系统中

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6. 参考资料

1. 数据集：

   • Kaggle: Auto Insurance Claims Data
   • 链接：https://www.kaggle.com/buntyshah/auto-insurance-claims-data

2. 技术文档：

   • Scikit-learn官方文档：https://scikit-learn.org/
   • Pandas官方文档：https://pandas.pydata.org/

3. 相关论文：

   • 保险欺诈检测的机器学习方法研究
   • 随机森林算法在金融风控中的应用

本项目完整展示了从需求界定到模型部署的AI项目周期，通过对比三种不同的分类算法，我们了解了不同算法的特点和适用场景。在实际应用中，可以根据具体需求选择合适的模型，并通过特征工程、超参数调优等方法进一步提升性能。

希望本文能够帮助读者理解机器学习在欺诈检测领域的应用，并为实际项目提供参考。如有问题或建议，欢迎交流讨论！

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作者 ：Testopia
日期 ：2026年1月
标签：#机器学习 #分类算法 #保险欺诈检测 #AI项目周期 #Python