内容：通过目前信用卡欺诈的问题，使用机器学习中的5种模型（决策树，K-近邻，逻辑回归，支持向量机，随机森林，XGBoost）对欺诈数据集进行检测，并对5种模型进行评估比较分析（评价指标有准确度，F1-score，混淆矩阵），有详尽的解释与代码，能够轻松复现。 适合人群：适合机器学习初级及中级学者，也适合学生交期末大作业 所需材料与软件：pycharm，creditcard.csv

Credit_Card_Fraud_Detection 深度学习模型，用于检测信用卡欺诈交易。 数据集 数据集包含2013年9月欧洲持卡人通过信用卡进行的交易。 该数据集显示了两天内发生的交易，在284,807笔交易中，我们有492起欺诈。 数据集高度不平衡，阳性类别（欺诈）占所有交易的0.172％。 数据集链接：-https:

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信用卡欺诈检测

使用机器学习在Python项目中进行信用卡欺诈检测仍在进行中 语境 信用卡公司必须能够识别出欺诈性的信用卡交易，以免向客户收取未购买商品的费用，这一点很重要。 内容 数据集包含2013年9月欧洲持卡人通过信用卡进行的交易。 该数据集显示了两天内发生的交易，在284,807笔交易中，我们有492起欺诈。 数据集高度不平衡，阳性类别（欺诈）占所有交易的0.172％。 它仅包含数字输入变量，它们是PCA转换的结果。 遗憾的是，由于机密性问题，我们无法提供有关数据的原始功能和更多背景信息。 功能部件V1，V2，…，V28是使用PCA获得的主要组件，唯一尚未使用PCA转换的功能部件是“时间”和“量”。 功能“时间”包含数据集中每个事务和第一个事务之间经过的秒数。 功能“金额”是交易金额，此功能可用于与示例相关的成本敏感型学习。 特征“类别”是响应变量，在发生欺诈时其值为1，否则为0 灵感 识别欺诈

信用卡欺诈检测 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，使模型可以说服力） 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，日期L2正则化） 逻辑回归阈值对结果的影响（通过重复矩阵​​的可视化以及召回率来体现） 过采样策略（SMOTE算法） 如何运行？ 信用卡数据集为“ creditcard.csv”，地址为： ://myblogs-photos-1256941622.cos.ap-chengdu.myqcloud

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)

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。