import pandas as pd data=pd.read_csv('creditcard.csv') count_classes=pd.value_counts(data['Class'] ...

导入类库 作图函数 数据获取与解析 数据为结构化数据，不需要抽特征转化， 但特征Time和Amount的数据规格和其他特征不一样， 需要对其做特征做特征缩放 ...

地址：https://www.kaggle.com/mlg-ulb/creditcardfraud 数据概述 数据集包含2013年9月欧洲持卡人通过信用卡进行的交易。该数据集显示了两天内发生的交易，在284,807笔交易中，我们有492起欺诈。数据集高度不平衡，阳性类别（欺诈）占所有交易 ...

一、任务基础 数据集包含由欧洲人于2013年9月使用信用卡进行交易的数据。此数据集显示两天内发生的交易，其中284807笔交易中有492笔被盗刷。数据集非常不平衡，正例（被盗刷）占所有交易的0.172％。，这是因为由于保密问题，我们无法提供有关数据的原始功能和更多背景信息。特征V1，V2 ...

六、混淆矩阵： 混淆矩阵是由一个坐标系组成的，有x轴以及y轴，在x轴里面有0和1，在y轴里面有0和1。x轴表达的是预测的值，y轴表达的是真实的值。可以对比真实值与预测值之间的差异，可以计算当前模型衡 ...

一，课题研究与背景介绍： 1，课题研究： 利用信用卡历史数据进行机器建模，构建反欺诈模型，预测新的信用卡被盗刷的可能性。 2，背景介绍： 数据集包含由欧洲人于2013年9月使用信用卡进行交易的数据。此数据集显示两天内发生的交易，其中284807笔交易中有492笔被盗刷。数据集非常不平衡 ...

1、读取数据 2、认识数据 ①数据特征的量纲差距（即归一化/标准化处理） ②数据分布不均衡（比方说分类，0-1分类，0的数据远远大于1的数据） 处理方式：下采样、过 ...

数据集 (一）认识数据、分析数据， ...