Вопрос или проблема
Я работаю над обнаружением мошенничества в блокчейнах. Более конкретно, я получил большое количество транзакций, которые произошли в блокчейне, пометил их как спам/не спам, используя соответствующий API, и теперь буду обучать модель для обнаружения мошенничества, используя SVM и т.д…
Мой вопрос касается подготовки данных.
Поля, которые у меня есть: hash, nonce, transaction_index, from_address, to_address,…
Поля “from/to_address” — это шестнадцатеричные поля, такие как 0x5e14d30d2155c0cdd65044d7e0f296373f3e92f65ebd.
Мой вопрос в том, как оформить эти данные? Следует ли удалять это поле? (Я так не думаю, так как оно очень актуально для рассматриваемой проблемы). Я также не могу найти подходящее кодирование.
Можно оставить “from/to_address” в модели. Будет полезно выбрать алгоритм, который учится правильно взвешивать эту характеристику.
Текущий шестнадцатеричный формат будет закодирован как строка в большинстве алгоритмов машинного обучения. Может быть полезно использовать хеширование характеристик для кодирования его в числовые значения, которые подходят для большинства алгоритмов машинного обучения.
Ответ или решение
Вопрос о том, стоит ли очищать шестнадцатеричные адреса в наборе данных, является важным при подготовке данных для моделей машинного обучения, в особенности при работе с блокчейнами и задачами выявления мошенничества. Ваша задача заключается в обучении модели, которая будет способна отличать мошеннические транзакции от обычных, и в данном контексте адреса отправителя и получателя могут обладать значительной ценностью.
Форматирование данных
-
Значимость адресов:
Шестнадцатеричные адреса, такие как "from_address" и "to_address", являются неотъемлемой частью транзакционной информации на блокчейне. Они представляют собой уникальные идентификаторы, которые могут содержать важные паттерны для распознавания мошенничества. Удаление этих полей может привести к потере значимой информации, которая необходима для обучения модели. -
Проблемы кодировки:
В большинстве алгоритмов машинного обучения шестнадцатеричные адреса принимаются как строковые значения, что ограничивает возможности анализа. Поскольку эти данные не числовые, их использование напрямую может не дать нужного эффекта для моделей, особенно таких, как Support Vector Machine (SVM), которые ожидают числовые входные данные. -
Методы трансформации:
- Фичеризация (Feature Hashing): Один из подходов к преобразованию строковых данных — это использовать метод фичеризации. Она подобна хэшированию, и позволяет преобразовать шестнадцатеричные адреса в числовые признаки, которые можно использовать в моделях.
- Один из возможных вариантов — хэширование только части адреса, чтобы избежать коллизий и не потерять значимость информации.
-
Выбор алгоритма и обработка:
- Важно выбрать алгоритм, который будет учитывать особенности и возможности модели для корректной обработки таких сложных признаков. Это может включать в себя методы предварительной обработки данных.
- Возможно, потребуется специальное энкодирование для обеспечения совместимости с конкретными алгоритмами.
SEO Оптимизация
Для обеспечения высоких позиций в поисковых системах, текст должен содержать важные ключевые слова и фразы такие, как: "обработка блокчейн данных", "детекция мошенничества", "шестнадцатеричные адреса в машинном обучении", "фичеризация во фрод-аналитике".
Заключение: Шестнадцатеричные адреса являются значимыми признаками при анализе транзакций для выявления мошенничества. Рекомендуется использовать методы преобразования строковых данных в числовые для обеспечения эффективности и эффективности работы алгоритмов машинного обучения.