案例系列：银行信用卡欺诈-不均衡数据二分类.ipynb jupyter 代码

案例系列：银行信用卡欺诈_不均衡数据二分类.ipynb jupyter 代码 在这种情况下，我们的子样本将是一个具有50/50欺诈和非欺诈交易比例的数据框。这意味着我们的子样本将具有相同数量的欺诈和非欺诈交易。缩放后的金额和时间是具有缩放值的列。在我们的数据集中有492个欺诈案例，所以我们可以随机选择492个非欺诈案例来创建我们的新子数据框。我们将492个欺诈案例和非欺诈案例连接起来，创建一个新的子样本。# 导入所需的库# 创建StandardScaler和RobustScaler对象。