python智能信用卡欺诈数据分析，有ppt 基于大规模信用卡交易数据，通过建模过去的交易行为，以识别潜在的欺诈交易

项目的首个阶段集中在数据收集与预处理，我们从合作银行获取了包含数百万条记录的数据集，涵盖各类交易细节。数据预处理包括清洗、缺失值处理和异常值检测，以确保输入数据的质量和一致性。 在模型开发阶段，我们采用了两种策略：一种是基于传统的统计方法，如逻辑回归；另一种则是更为复杂的神经网络模型。逻辑回归模型在简单性和解释性方面具有优势，适合快速部署。而神经网络模型则在处理大量数据和复杂模式识别方面表现出更高的准确性。 为了处理数据集的不平衡性，我们采用了下采样和过采样技术。下采样减少了正常交易的样本数量，而过采样则增加了欺诈交易的样本，这有助于模型更公平地学习到两种类型的交易特征。 评估阶段，我们使用准确率、召回率和F1分数等多种性能指标来衡量不同模型的效果。实验结果显示，神经网络模型在检测欺诈交易方面具有较高的准确性，但计算成本和时间也相对更高。逻辑回归模型虽然在某些性能指标上略低，但其简单性和快速响应能力使其成为一种实用的选择。 最终，这两种模型都被集成到我们的信用卡欺诈检测系统中，系统已在多家合作银行成功部署，显著提高了欺诈检测的准确率，并有效减少了由此带来的经济损失。通过此项目，