信用卡欺诈检测系统，基于spark开发的代码讲解.欺诈检测的核心就是检测人们的行为是否正常，如果不是，就会通过事件流来捕获这些异常的地方。欺诈检测在不同的领域都有广泛应用，比如信用卡欺诈检测、病人是否通过欺骗医生来获取处方药、或者识别在线游戏社区的恶霸等等。 为了设计一个有效的欺诈检测架构，我们需要去了解人类的大脑是如何发现异常并如何这些异常进行处理的。事实证明，我们的大脑有多个信息分析的处理系统。

信用卡欺诈数据集，此数据是从现实生活中采集的数据。可以借助python语言学习实际数据分析和建模工作。机器学习建模任务中，要做的事情非常多，比如数据预处理、特征提取、模型调参等等。每一步都会对最终结果产生影响。

detect_cc_fraud 我们训练机器以检测信用卡欺诈行为从Kaggle使用的数据

使用机器学习的信用卡欺诈检测 信用卡欺诈是一个日益严重的问题，面临许多挑战，包括时间漂移和严重的阶级失衡。 该项目尝试使用包括自适应合成采样方法（ADASYN）和合成少数采样率（SMOTE）在内的最新技术来解决班级不平衡问题。 2013年9月在欧洲进行的超过280k真实交易[1]被用作训练数据集。 比较了三种类型的机器学习模型：随机森林，支持向量机和多层感知器。 结果表明，不平衡数据集的最佳采样方法取决于数据集和所使用的模型。 该项目包含以下组件： a）PDF格式的IEEE风格论文 b）Jupyter Notebook进行了机器学习测试。 您可以运行视图并自己运行它们。 还包括注释，推理和数字。 为了方便起见，我在此git repo中包含了原始数据集的副本[1]，但是请参考原始资源以获取最新版本。 该项目是2017年冬季在滑铁卢大学进行的SYDE 522：机器学习的一部分。 安装 克隆项目： $ git clone https://github.com/yazanobeidi/fraud-detection.git && cd fraud-detection Pip安装依赖项

开源的数据集-信用卡欺诈检测数据集 https://www.kaggle.com/mlg-ulb/creditcardfraud kaggle 免费下载的东西为什么要积分要c币？

详细介绍了基于逻辑回归的信用卡欺诈检测 包括代码共30页

本文件为kaggle中的信用评分数据，如不方便在kaggle上下载的，可在这里下载。【kaggle链接https://www.kaggle.com/mlg-ulb/creditcardfraud】———数据为脱敏后的信用卡欺诈数据，特征通过PCA转换之后失去了实际的特征意义。

只要5积分。本文件为kaggle中的信用卡欺诈数据，如不方便在kaggle上下载的，可在这里下载。【kaggle链接】https://www.kaggle.com/ntnu-testimon/paysim1————列名有 step发生时刻type 交易类型nameOrig来源方代号oldbalanceOrg 来源方交易前余额 等。

信用卡欺诈检测代码，包含数据

Python机器学习（二） Logistic回归建模分类实例——信用卡欺诈监测（上）-附件资源