数据挖掘实战（二）—— 类不平衡问题_信用卡欺诈检测

数据挖掘实战（二）—— 类不平衡问题_信用卡欺诈检测

写在jupyter里面比较漂亮：

https://douzujun.github.io/page/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AC%94%E8%AE%B0/%E7%B1%BB%E4%B8%8D%E5%B9%B3%E8%A1%A1%E9%97%AE%E9%A2%98_%E4%BF%A1%E7%94%A8%E5%8D%A1%E6%AC%BA%E8%AF%88%E6%A3%80%E6%B5%8B.html

In [34]:
import pandas as pd
import matplotlib.pylab as plt
import numpy as np

%matplotlib inline
In [35]: data = pd.read_csv('creditcard.csv') data.head() # 0 - 正常的样本，1 - 有问题的数据

Out[35]:

	Time	V1	V2	V3	V4	V5	V6	V7	V8	V9	...	V21	V22	V23	V24	V25	V26	V27	V28	Amount	Class
0	0.0	-1.359807	-0.072781	2.536347	1.378155	-0.338321	0.462388	0.239599	0.098698	0.363787	...	-0.018307	0.277838	-0.110474	0.066928	0.128539	-0.189115	0.133558	-0.021053	149.62	0
1	0.0	1.191857	0.266151	0.166480	0.448154	0.060018	-0.082361	-0.078803	0.085102	-0.255425	...	-0.225775	-0.638672	0.101288	-0.339846	0.167170	0.125895	-0.008983	0.014724	2.69	0
2	1.0	-1.358354	-1.340163	1.773209	0.379780	-0.503198	1.800499	0.791461	0.247676	-1.514654	...	0.247998	0.771679	0.909412	-0.689281	-0.327642	-0.139097	-0.055353	-0.059752	378.66	0
3	1.0	-0.966272	-0.185226	1.792993	-0.863291	-0.010309	1.247203	0.237609	0.377436	-1.387024	...	-0.108300	0.005274	-0.190321	-1.175575	0.647376	-0.221929	0.062723	0.061458	123.50	0
4	2.0	-1.158233	0.877737	1.548718	0.403034	-0.407193	0.095921	0.592941	-0.270533	0.817739	...	-0.009431	0.798278	-0.137458	0.141267	-0.206010	0.502292	0.219422	0.215153	69.99	0

5 rows × 31 columns

In [36]:
count_classes = pd.value_counts(data['Class'], sort=True).sort_index()
count_classes.plot(kind = 'bar', alpha=0.5)
plt.title('Fraud class histogram')
plt.xlabel('Class')
plt.ylabel('Frequency') # 此时无缺陷的样本数非常多，有缺陷的样本非常的少，可以明显看到 样本分布非常不平衡 Out[36]: <matplotlib.text.Text at 0xfc64470>

 

 

样本不均衡解决方案

• 下采样 (两者一样小)

  • 从0的样本中选取 跟 1的样本一样小

• 过采样 (两者一样多)

  • 1的样本中采取生成策略，生成的数据和 0号样本一样多

标准化

• 比如Amount，数据量区间很大，会对模型有一个“数据大就重要的”误区; 所以要进行归一化，或者标准化
• 把他们区间放在 [-1,1] 或者[0, 1]区间上

In [37]:
# 这个sklearn库: 预处理操作 => 标准化的模块
from sklearn.preprocessing import  StandardScaler

# fit_transform(): 对数据进行一个变化了; 变化好的列成为一个新属性添加到 data
data['normAmount'] = StandardScaler().fit_transform(data['Amount'].reshape(-1, 1))
data = data.drop(['Time', 'Amount'], axis=1)
data.head()

Out[37]:

	V1	V2	V3	V4	V5	V6	V7	V8	V9	V10	...	V21	V22	V23	V24	V25	V26	V27	V28	Class	normAmount
0	-1.359807