电子商务欺诈风险随着在线交易增长急剧上升。数据科学与机器学习技术为打击欺诈提供了新途径。传统规则系统难以应对复杂的欺诈手段，需借助数据收集与预处理构建强大的欺诈检测算法。特征工程通过选择与转换数据属性，帮助机器学习模型识别欺诈行为。监督学习算法如逻辑回归、决策树、随机森林和梯度提升，能有效预测欺诈。无监督学习算法如孤立森林和DBSCAN，可检测未知欺诈模式。实时监控与自适应学习是未来防范欺诈的关键。