机器学习实战：基于逻辑回归模型的信用卡欺诈检测
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
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