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Python机器学习-信用卡交易的欺诈检测(有数据集) 一:导入数据 二:检查空值、描述性统计 三:信用卡欺诈和不欺诈类别的比例 四:查看数据分布,不平衡数据可视化,通过查看分布,我们可以了解这些特征的偏斜程度 五:数据不平衡之下采样(二次抽样) 六:RobustScaler数据缩放 七:数据集划分 八:相关矩阵可视化、箱型图可视化 九:异常检测、删除异常值, 四分位距 (IQR):我们通过第 75 个百分位和第 25 个百分位之间的差异来计算。 十:特征分布可视化分布 十一:降维和聚类可视化TSNE 十二:训练四种类型的分类器(逻辑回归、KNN、决策树、SVM) 十三:交叉验证可视化 十四:ROC曲线绘制 十五:AUC和Accuracy指标计算
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Python机器学习-信用卡交易的欺诈检测.rar (3个子文件)
Python机器学习-匿名信用卡交易的欺诈检测
基于匿名信用卡交易的欺诈检测模型.ipynb 812KB
data
creditcard.csv 143.84MB
.ipynb_checkpoints
基于匿名信用卡交易的欺诈检测模型-checkpoint.ipynb 812KB
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