kaggle 欺诈信用卡预测——不平衡训练样本的处理方法 综合结论就是：随机森林+过采样（直接复制或者smote后，黑白比例1:3 or 1:1）效果比较好！记得在smote前一定要先做标准化！！！其实随机森林对特征是否标准化无感，但是svm和LR就非常非常关键了
先看数据： 特征如下： Time Number of seconds ela ...
原文：kaggle 欺诈信用卡预测——Smote+LR
from：https: zhuanlan.zhihu.com p 本项目需解决的问题 本项目通过利用信用卡的历史交易数据，进行机器学习，构建信用卡反欺诈预测模型，提前发现客户信用卡被盗刷的事件。 建模思路 项目背景 数据集包含由欧洲持卡人于 年 月使用信用卡进行交的数据。此数据集显示两天内发生的交易，其中 , 笔交易中有 笔被盗刷。数据集非常不平衡，积极的类 被盗刷 占所有交易的 . 。 它只包含 ...
2018-05-25 12:11 0 10233 推荐指数：
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