机器学习项目实战----信用卡欺诈检测(一)
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 ...
原文：100天搞定机器学习|Day56 随机森林工作原理及调参实战（信用卡欺诈预测）
本文是对 天搞定机器学习 Day 随机森林的补充 前文对随机森林的概念 工作原理 使用方法做了简单介绍，并提供了分类和回归的实例。 本期我们重点讲一下： 集成学习 Bagging和随机森林概念及相互关系 随机森林参数解释及设置建议 随机森林模型调参实战 随机森林模型优缺点总结 集成学习 Bagging和随机森林 集成学习 集成学习并不是一个单独的机器学习算法，它通过将多个基学习器 弱学习器 进行结 ...
2019-11-22 13:06 0 700 推荐指数：
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机器学习项目实战----信用卡欺诈检测(二)
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量的指标值。 这里精度的表示：(136+138)/(136+13+9+138)。之前有提到 ...
机器学习-信用卡欺诈检测实战
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 ...
机器学习——信用卡反欺诈案例
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 ...
【机器学习】随机森林原理与调参小结
之前在集成原理小结中总结了Bagging的原理。 理解了bagging算法，随机森林(Random Forest,以下简称RF)就好理解了。它是Bagging算法的进化版，也就是说，它的思想仍然是bagging,但是进行了独有的改进。 1. 随机森林的原理（普通bagging的升级版） 第一 ...
《Python数据分析与机器学习实战-唐宇迪》读书笔记第6章--逻辑回归项目实战 ——信用卡欺诈检测
python数据分析个人学习读书笔记-目录索引 第6章--逻辑回归项目实战 ——信用卡欺诈检测 本章从实战的角度出发，以真实数据集为背景，一步步讲解如何使用Python工具包进行实际数据分析与建模工作。 6.1数据分析与预处理 假设有一份信用卡交易记录，遗憾的是数据经过了脱敏 ...
kaggle 欺诈信用卡预测——Smote+LR
from：https://zhuanlan.zhihu.com/p/30461746 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 ...
100天搞定机器学习|day39 Tensorflow Keras手写数字识别
提示：建议先看day36-38的内容 TensorFlow™ 是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。它灵活的架构 ...