kaggle 欺詐信用卡預測——Smote+LR
from：https://zhuanlan.zhihu.com/p/30461746 本項目需解決的問題 本項目通過利用信用卡的歷史交易數據，進行機器學習，構建信用卡反欺詐預測模型，提前發現客戶信用卡被盜刷的事件。 建模思路 項目背景 數據集包含由歐洲持卡人 ...
原文：kaggle 欺詐信用卡預測——不平衡訓練樣本的處理方法 綜合結論就是：隨機森林+過采樣（直接復制或者smote后，黑白比例1:3 or 1:1）效果比較好！記得在smote前一定要先做標准化！！！其實隨機森林對特征是否標准化無感，但是svm和LR就非常非常關鍵了
先看數據： 特征如下： Time Number of seconds elapsed between each transaction over two days numeric V No description provided numeric V No description provided numeric V No description provided numeric V No de ...
2018-05-25 10:47 5 5696 推薦指數：
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總結：不平衡數據的分類，（1）數據層面：使用過采樣是主流，過采樣通常使用smote，或者少數使用數據復制。過采樣后模型選擇RF、xgboost、神經網絡能夠取得非常不錯的效果。（2）模型層面：使用模型集成，樣本不做處理，將各個模型進行特征選擇、參數調優后進行集成，通常也能夠取得 ...
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