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

導入類庫 作圖函數 數據獲取與解析 數據為結構化數據，不需要抽特征轉化， 但特征Time和Amount的數據規格和其他特征不一樣， 需要對其做特征做特征縮放 ...

地址：https://www.kaggle.com/mlg-ulb/creditcardfraud 數據概述 數據集包含2013年9月歐洲持卡人通過信用卡進行的交易。該數據集顯示了兩天內發生的交易，在284,807筆交易中，我們有492起欺詐。數據集高度不平衡，陽性類別（欺詐）占所有交易 ...

一、任務基礎 數據集包含由歐洲人於2013年9月使用信用卡進行交易的數據。此數據集顯示兩天內發生的交易，其中284807筆交易中有492筆被盜刷。數據集非常不平衡，正例（被盜刷）占所有交易的0.172％。，這是因為由於保密問題，我們無法提供有關數據的原始功能和更多背景信息。特征V1，V2 ...

六、混淆矩陣： 混淆矩陣是由一個坐標系組成的，有x軸以及y軸，在x軸里面有0和1，在y軸里面有0和1。x軸表達的是預測的值，y軸表達的是真實的值。可以對比真實值與預測值之間的差異，可以計算當前模型衡 ...

一，課題研究與背景介紹： 1，課題研究： 利用信用卡歷史數據進行機器建模，構建反欺詐模型，預測新的信用卡被盜刷的可能性。 2，背景介紹： 數據集包含由歐洲人於2013年9月使用信用卡進行交易的數據。此數據集顯示兩天內發生的交易，其中284807筆交易中有492筆被盜刷。數據集非常不平衡 ...

1、讀取數據 2、認識數據 ①數據特征的量綱差距（即歸一化/標准化處理） ②數據分布不均衡（比方說分類，0-1分類，0的數據遠遠大於1的數據） 處理方式：下采樣、過 ...

數據集 (一）認識數據、分析數據， ...