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随着我国综合国力的增强,国家在医疗保险上的投入不断加大,但与此同时,医保欺诈行为也不断发生.本文采用深圳市某家医院一个月的医保数据记录,在对原始数据进行预处理后,分别建立RF模型和XGB模型对医保正常数据和欺诈数据进行分类预测,最后,利用评价指标F1值和AUC值对两模型的分类预测结果进行比较,得到更适合医保欺诈检测识别的模型.  相似文献   
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