在金融科技领域，欺诈检测始终是一场攻防博弈。传统机器学习模型依赖关联规则挖掘，但面对日益进化的欺诈手段，基于相关性的预测体系已显疲态。某头部支付平台2023年内部数据显示，基于XGBoost的欺诈识别模型在测试集准确率达98.2%，实际生产环境中却出现34%的误报率，暴露出关联特征主导模型的根本缺陷
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在金融科技领域，欺诈检测始终是一场攻防博弈。传统机器学习模型依赖关联规则挖掘，但面对日益进化的欺诈手段，基于相关性的预测体系已显疲态。某头部支付平台2023年内部数据显示，基于XGBoost的欺诈识别模型在测试集准确率达98.2%，实际生产环境中却出现34%的误报率，暴露出关联特征主导模型的根本缺陷