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Credit_Card_Fraud_Detection
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2021-03-26
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Credit_Card_Fraud_Detection 语境 信用卡公司必须能够识别欺诈性的信用卡交易,以免向客户收取未购买商品的费用,这一点很重要。 内容 数据集包含欧洲持卡人在2013年9月使用信用卡进行的交易。 此数据集显示了两天内发生的交易,在284,807笔交易中,我们有492起欺诈。 数据集高度不平衡,阳性类别(欺诈)占所有交易的0.172%。 它仅包含数字输入变量,它们是PCA转换的结果。 遗憾的是,由于机密性问题,我们无法提供有关数据的原始功能和更多背景信息。 功能部件V1,V2,…,V28是PCA获得的主要组件,尚未通过PCA转换的唯一功能部件是“时间”和“量”。 功能“时间”包含数据集中每个事务和第一个事务之间经过的秒数。 功能“金额”是交易金额,此功能可用于与示例相关的成本敏感型学习。 特征“类别”是响应变量,在发生欺诈时其值为1,否则为0。 灵感 识别欺诈性
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Credit_Card_Fraud_Detection-master.zip (2个子文件)
Credit_Card_Fraud_Detection-master
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LR, KNN, SVC, DTC, RFC, XGBoost, Neural Network.ipynb 41KB
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米丝梨
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