信用卡欺诈问题概述实现过程SVM介绍数据源下载代码实现代码解释总结
概述
初衷是因为引用卡欺诈问题相对与其他机器学习问题略有不同，因为二分类数据量差距过大，导致以往的评价方法对其不适用，如下图的284807 笔交易中只有492笔是欺诈行为，如果用以为的准确率评价几乎都在99%以上，但是这并不能说明模型好，因为即使漏掉1个欺诈交易都是损失很大的，所以这篇里引入了召回率和精确率，进行综合评价，详细步骤如下：
对数据源中不比较的字段进行删减，对数值型数据进行规范化，因为没有测试集数据，所以进行数据划分。
数据建模使用的是LinearSVR，因为LinearSVC 对线性分类做了优化，对于数据量大的线
2021-12-27 20:16:52
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影响个人信用的因素很多。 将套索技术引入个人信用评估，分别建立套索逻辑，套索支持向量机和组套索逻辑模型。 变量选择和参数估计也同时进行。 根据某贷款平台的个人信用数据集，可以通过实验得出结论，与全变量Logistic模型和逐步Logistic模型相比，Group Lasso-Logistic模型的变量选择能力最强，其次是套索物流和套索SVM。 这三个基于套索变量选择的模型都具有比逐步选择更好的过滤能力。 同时，组套索逻辑模型可以消除或保留相关的虚拟变量作为一个组，以方便模型解释。 在预测准确性方面，Lasso-SVM在训练集中对默认用户的预测准确性最高，而在测试集中，Group Lasso-logistic对默认用户的分类准确性最高。 无论是在训练集中还是在测试集中，套索逻辑模型对于非默认用户都具有最佳分类精度。 基于套索变量选择的模型还可以更好地筛选出影响个人信用风险的关键因素。
2021-12-26 20:50:13
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