某银行为提升信用卡反欺诈检测能力，提供了脱敏后的一份个人交易记录。考虑数据本身的隐私性，数据提供之初已经进行了类似PCA的处理，并得到了若干数据特征。在不需要做额外特征提取工作的情况下，本项目意在通过逻辑回归模型的调优，得到较为准确可靠的反欺诈检测方法，分析过程中使用到了Python Pandas, Numpy, Matplotlib, Seaborn以及机器学习库Scikit-Learn等。 数据链接： 链接:https://pan.baidu.com/s/11uT0CHYPenX_67qTdr-Tjg 密码:b9xo 完整代码实现如下： 下采样完整代码： import pandas as

该资源是kaggle上由捷信集团提供的数据，我们可以通过数据来预测其客户的还款能力。 该资源是kaggle上由捷信集团提供的数据，我们可以通过数据来预测其客户的还款能力。

“人工智能学习笔记——案例实战信用卡欺诈检测”博客中的数据集

creditcard csv - 信用卡数据 训练集 信用卡数据 训练集

来自kaggle上的信用卡欺诈比赛（现在好像没有了，无法从kaggle下载）的脱敏后的信用卡欺诈数据，共284807条（143MB），其中492条欺诈样本，比例为0.17%，特征通过PCA转换之后失去了实际的特征意义