C++课设个人信用卡管理系统

使用Logstic Regression对信用卡欺诈检测进行分类 步骤以及一些需要注意的点 特征工程 样本不均衡问题的解决(降采样以及过采样两种方式) 下采样策略 交叉验证(充分利用数据，使模型更具说服力) 模型评估方法(分类准确率，精确率，召回率，F1值) 正则化惩罚(防止模型过拟合，引入L2正则化) 逻辑回归阈值对结果的影响(通过混淆矩阵的可视化以及召回率来体现) 过采样策略(SMOTE算法)

人工智能-基于BP神经网络的信用卡审批系统的设计与实现.pdf

信用卡批准预测.zip

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Java+SQL信用卡管理系统源代码

信用卡验证Python项目 Python初学者项目 输入您的16位信用卡号：4722541190001331这是一张有效的卡！ 您要再次检查吗？ （是/否）：y输入您的16位信用卡号：4723541280001332无效的卡号

本资源用于博客栏目中的机器学习实例详解中逻辑回归案例模板——信用卡欺诈检测，包含数据和完整的流程ipynb文件

Credit Card Fraud Detection信用卡欺诈数据集-数据集

Logistic Regression 虽然被称为回归，但其实际上是分类模型，并常用于二分类。Logistic Regression 因其简单、可并行化、可解释强深受工业界喜爱。 本资源使用基于Sklearn实现逻辑回归算法，同时提供了用于模型训练的数据集（信用卡数据集合），实现对是否存在信用卡欺诈行为进行检测。资源包括以下内容： 1、jupyter notebook程序源码 2、用于模型训练的数据集（csv文件） 3、使用混淆矩阵对测试结果进行评估 LR实现简单高效易解释，计算速度快，易并行，在大规模数据情况下非常适用，更适合于应对数值型和标称型数据，主要适合解决线性可分的问题，但容易欠拟合，大多数情况下需要手动进行特征工程，构建组合特征，分类精度不高。 LR直接对分类可能性进行建模，无需事先假设数据分布，这样就避免了假设分布不准确所带来的问题 LR能以概率的形式输出，而非知识0，1判定，对许多利用概率辅助决策的任务很有用 对率函数任意阶可导，具有很好的数学性质，许多现有的数值优化算法都可以用来求最优解，训练速度快 适用情景：LR是很多分类算法的基础组件，它的好处是输出。