機器學習項目實戰----信用卡欺詐檢測(一)
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 ...
原文：機器學習——信用卡反欺詐案例
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 特征工程 特征轉換 將時間從單位每秒化為單位每小時 divmod , 結果： , 元組， 為商， 為余數 特征選擇 特征縮放 Amount變量和Time變量的取值范圍與其他變量相差較大， 所以要對其進行特征縮放 特征重要性排序 對特征的重要性 ...
2018-10-18 14:38 0 1144 推薦指數：
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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 ...
機器學習-信用卡欺詐檢測實戰
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 ...
信用卡欺詐檢測分析案例
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python數據分析個人學習讀書筆記-目錄索引 第6章--邏輯回歸項目實戰 ——信用卡欺詐檢測 本章從實戰的角度出發，以真實數據集為背景，一步步講解如何使用Python工具包進行實際數據分析與建模工作。 6.1數據分析與預處理 假設有一份信用卡交易記錄，遺憾的是數據經過了脫敏 ...
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項目名稱：金融反欺詐（信用卡盜刷） 項目概述：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。 項目背景：數據包含了由歐洲持卡人於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 ...
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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 ...