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 ela ...
原文：kaggle 欺詐信用卡預測——Smote+LR
from：https: zhuanlan.zhihu.com p 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於 年 月使用信用卡進行交的數據。此數據集顯示兩天內發生的交易，其中 , 筆交易中有 筆被盜刷。數據集非常不平衡，積極的類 被盜刷 占所有交易的 . 。 它只包含 ...
2018-05-25 12:11 0 10233 推薦指數：
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