SVM_信用卡欺诈
信用卡欺诈问题概述实现过程SVM介绍数据源下载代码实现代码解释总结
概述
初衷是因为引用卡欺诈问题相对与其他机器学习问题略有不同，因为二分类数据量差距过大，导致以往的评价方法对其不适用，如下图的284807 笔交易中只有492笔是欺诈行为，如果用以为的准确率评价几乎都在99%以上，但是这并不能说明模型好，因为即使漏掉1个欺诈交易都是损失很大的，所以这篇里引入了召回率和精确率，进行综合评价，详细步骤如下：
对数据源中不比较的字段进行删减，对数值型数据进行规范化，因为没有测试集数据，所以进行数据划分。
数据建模使用的是LinearSVR，因为LinearSVC 对线性分类做了优化，对于数据量大的线
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