机器学习实战:基于逻辑回归模型的信用卡欺诈检测

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某银行为提升信用卡反欺诈检测能力,提供了脱敏后的一份个人交易记录。考虑数据本身的隐私性,数据提供之初已经进行了类似PCA的处理,并得到了若干数据特征。在不需要做额外特征提取工作的情况下,本项目意在通过逻辑回归模型的调优,得到较为准确可靠的反欺诈检测方法,分析过程中使用到了Python Pandas, Numpy, Matplotlib, Seaborn以及机器学习库Scikit-Learn等。 数据链接: 链接:https://pan.baidu.com/s/11uT0CHYPenX_67qTdr-Tjg 密码:b9xo 完整代码实现如下: 下采样完整代码: import pandas as

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2020-12-22
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