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机器学习实战–信用卡欺诈检测项目 学校大三校企合作的课程设计项目 一、任务基础 拿到的信用卡数据集是由欧洲人于2013年9月使用信用卡进行交易的数据。此数据集显示两天内发生的交易，其中284807笔交易中有492笔被盗刷。特征’Class’是响应变量，如果发生被盗刷，则取值1，否则为0。 项目的目的是完成数据集中正常交易数据和异常交易数据的分类，并对测试数据进行预测。 数据集链接：https://pan.baidu.com/s/1Gt7F9pszGNX_pm_75YSO8w 提取码：9tp6 二、数据分析与挖掘处理 导入一些库后，先读取数据再查看分析数据 import pandas as pd

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该函数采用一个 3 维表，其中包含来自不同方法的结果， 实例并复制并返回一个二维表弗里德曼测试。 此外，它会询问您是否要运行测试并比较结果。 结果：3维矩阵的格式： （方法编号、实例编号、复制编号） 可选输入： display：布尔值，用于确定是否要执行测试isreplicate ：将多次运行视为复制（1）或重复（2） 名称：带有方法名称的单元格变量Friedman_table : 弗里德曼测试格式的二维表（块，方法） 例子： % 生成数据对于 i=1：方法对于 j=1：实例对于k = 1：重复如果我 == 1 fos(i,j,k) = 遗传算法（问题）； 否则如果我 == 2 fos(i,j,k) = local_search(problem); 结尾结尾结尾结尾% 比较方法并得到表Friedman_table = fos2friedman(fos); friedman_table =

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