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：100天搞定機器學習|Day56 隨機森林工作原理及調參實戰（信用卡欺詐預測）
本文是對 天搞定機器學習 Day 隨機森林的補充 前文對隨機森林的概念 工作原理 使用方法做了簡單介紹，並提供了分類和回歸的實例。 本期我們重點講一下： 集成學習 Bagging和隨機森林概念及相互關系 隨機森林參數解釋及設置建議 隨機森林模型調參實戰 隨機森林模型優缺點總結 集成學習 Bagging和隨機森林 集成學習 集成學習並不是一個單獨的機器學習算法，它通過將多個基學習器 弱學習器 進行結 ...
2019-11-22 13:06 0 700 推薦指數：
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機器學習項目實戰----信用卡欺詐檢測(二)
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量的指標值。 這里精度的表示：(136+138)/(136+13+9+138)。之前有提到 ...
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 ...
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 ...
【機器學習】隨機森林原理與調參小結
之前在集成原理小結中總結了Bagging的原理。 理解了bagging算法，隨機森林(Random Forest,以下簡稱RF)就好理解了。它是Bagging算法的進化版，也就是說，它的思想仍然是bagging,但是進行了獨有的改進。 1. 隨機森林的原理（普通bagging的升級版） 第一 ...
《Python數據分析與機器學習實戰-唐宇迪》讀書筆記第6章--邏輯回歸項目實戰 ——信用卡欺詐檢測
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 ...
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 ...
100天搞定機器學習|day39 Tensorflow Keras手寫數字識別
提示：建議先看day36-38的內容 TensorFlow™ 是一個采用數據流圖（data flow graphs），用於數值計算的開源軟件庫。節點（Nodes）在圖中表示數學操作，圖中的線（edges）則表示在節點間相互聯系的多維數據數組，即張量（tensor）。它靈活的架構 ...