编写代码,实现信用卡诈检测。数据creditcard.csv。要求:使用多种机器学习算法训练模型,并对比结果。根据代和代码果,撰写作业。作业文件格式pdf,把源代码和输出结果拷贝到word文件中,根据

该博客探讨了使用逻辑回归、决策树和随机森林三种机器学习算法进行信用卡欺诈检测。通过对比不同模型在creditcard.csv数据集上的表现,结果显示随机森林模型在测试集上的准确率最高,达到99.94%,优于逻辑回归和决策树模型。

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编写代码,实现信用卡诈检测。数据creditcard.csv。要求:使用多种机器学习算法训练模型,并对比结果。根据代和代码果,撰写作业。作业文件格式pdf,把源代码和输出结果拷贝到word文件中,根据需要添加文字说明,然后再把word转化为pdf上传。

使用多种机器学习算法训练模型:这里使用逻辑回归,决策树和随机森林三种

读取数据集

data = read.csv("creditcard.csv")

将目标变量转化因子类型

data$Class = as.factor(data$Class )

划分训练集和测试集 ,


                
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