信用卡批准

预测信用卡批准 项目预测信用卡批准 项目简介 商业银行收到许多信用卡申请。 例如，其中许多人由于各种原因而被拒绝，例如高贷款余额，低收入水平或对个人信用报告的查询过多。 手动分析这些应用程序很普通，容易出错，而且很耗时（而且时间就是金钱！）。 幸运的是，这项任务可以借助机器学习的力量实现自动化，并且如今几乎所有的商业银行都可以做到这一点。 在这个项目中，您将像真正的银行一样，使用机器学习技术构建一个自动的信用卡批准预测器。 该项目的建议先决条件是： scikit-learn的监督学习 熊猫基金会 该项目中使用的数据集是UCI机器学习存储库中的信用卡批准数据集。 项目任务 信用卡申请 检查应用程序 处理缺失值（第一部分） 处理缺失值（第二部分） 处理缺失值（第三部分） 预处理数据（第一部分） 将数据集分为训练集和测试集 预处理数据（第二部分） 将逻辑回归模型拟合到火车上 进行

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。

Credit card fraud 数据集包含了 2013 年九月欧洲的信用卡持有者的交易记录。交易次数共有 284807 次，其中的 492 次为诈骗交易。该数据集多用于金融领域

Credit Card Fraud Detection信用卡欺诈数据集-数据集

信用卡客户细分 业务问题银行不断需要为客户量身定制自己的经验，以保持其在银行业中的竞争力。 每年，银行都会创建定制的信用卡以适应其客户群的不同生活方式，并制定个性化的营销策略以扩大其目标市场。 了解银行客户群的特定特征已成为维持银行活力的关键。 该项目旨在利用聚类分析对公司的信用卡用户进行细分。 它可以帮助公司为客户提供定制的信用卡服务，从而提高他们的盈利能力。 ###数据集我们的数据集包括8950行和18列。 每行代表一个信用卡客户，各列主要是信用卡使用量变量。 除代表客户ID的列外，所有列均为数字。 在这些数字列中，我们有14个浮点变量和3个整数变量。 我们确认我们的数据集只有两列为NULL值； credit_limit和minimum_payments 。 我们使用中位数来填充credit_limit的1个缺失列和minimum_payments列的313个缺失值。 在确认mini

支付模块用作多个支付网关的代理。 目前，它仅支持和Xendit 和 。 对其他渠道的支持将逐步增加。 该付款代理是我用于的付款服务。 认为这可能对帮助其他人很有用，以便他们可以尽快开始接受资金，因此我决定将该模块开源。 查看目录 Xendit 应用秘密 数据库 Midtrans凭证 Xendit凭证 配置文件 强制环境变量 范例程式码 API用法 贡献 执照 支持的支付渠道 通常，此付款代理可以通过以下渠道支持付款： 信用卡，OVO，银行转帐的定期付款 分期付款和不分期付款的信用卡付款 电子钱包（GoPay，OVO，Dana，LinkAja） 零售店（Alfamart，Alfamidi，Dan + Dan） 无卡信用（Akulaku） 通过虚拟帐户（BCA，BNI，BRI，Mandiri，Permata，其他银行）进行银行转帐。 :red_exclamation_mark: 仅通过XenditInvoice支持定

此数据集包含有关2005年4月至2005年9月台湾地区信用卡客户的默认付款，人口统计因素，信用数据，付款历史和账单的信息。该数据可用于探讨拖欠还款的概率如何随不同人口统计学变量的类别而变化以及哪些变量是拖欠付款的最强预测因素。 UCI_Credit_Card.csv

为了方便付款和无分类，如今信用卡付款已变得非常流行。 从我们的银行帐户中，我们可以直接在线支付款项。 尽管采用这种简单的付款方式，但它仍具有欺诈的缺点。 未授权人员访问其他人的银行详细信息称为入侵者。 这些入侵者还可以访问一些未经授权的交易。 为了防止这种情况，我们需要一些强大的机制。 在本文中，我们使用了三种不同的分类算法（逻辑回归，随机森林和支持向量）进行欺诈检测，并将发现这三种算法的准确性比较。

信用卡模糊检测kaggle--数据集 背景信息信用卡公司必须能够识别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。 内容数据集包含欧洲持卡人在2013年9月使用信用卡进行的交易。 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PCA获得的主要组件，尚未通过PCA转换的唯一功能部件是“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。 启示识别欺诈性的信用卡交易。