smote的matlab代码-Credit-Card-Fraud_J2D_Project_Python:应用7种常见机器学习算法来检测欺诈，同

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smote的matlab代码信用卡欺诈检测在这个项目中，我们将分析包含来自 Kaggle () 的 284,807 笔交易中的 492 笔欺诈的数据集。这些交易是由欧洲信用卡持有人于 2013 年 9 月进行的。我们这个项目的目标是将数据集放入我们的机器学习模型中，以便在处理该数据集高度不平衡的问题的同时进行精确预测。由于有28个变量是主成分分析（PCA）变换的结果，并且没有给出变量的信息，我们将删除具有相似分布的变量。我们的下一步是处理不平衡的问题。我们将使用合成少数过采样技术 (SMOTE) 对数据集进行重新采样，以使欺诈和正常交易的数量均匀。最后一步是比较机器学习方法，我们发现 Xgboost 返回了最高的 AUC 分数。

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