13、信用卡交易欺诈检测案例研究

信用卡交易欺诈检测案例研究

1. 欺诈检测背景与意义

欺诈是金融行业面临的重大问题，成本极高。有研究估计，一般机构每年因欺诈损失约 5%的年收入。以 2017 年全球生产总值 79.6 万亿美元计算，全球潜在损失高达 4 万亿美元。

欺诈检测非常适合使用机器学习，基于机器学习的模型可以扫描大量交易数据集，检测异常活动，识别可能的欺诈案例。而且，与传统基于规则的方法相比，这些模型的计算速度更快。通过从不同来源收集数据并映射到触发点，机器学习解决方案能够发现每个潜在客户和交易的违约或欺诈倾向，为金融机构提供关键警报和洞察。

本案例研究将使用各种基于分类的模型来检测交易是正常支付还是欺诈。重点包括：
- 通过下采样/上采样处理不平衡数据。
- 选择正确的评估指标，主要目标之一是减少假阴性（欺诈交易未被正确识别的情况）。

2. 问题定义

在本案例研究的分类框架中，响应（或目标）变量名为“Class”，欺诈交易该列值为 1，否则为 0。

使用的数据集来自 Kaggle，包含 2013 年 9 月两天内欧洲持卡人的交易记录，284,807 笔交易中有 492 笔欺诈交易。由于隐私原因，数据集已匿名化，部分特征名称未提供（如 V1、V2、V3 等），因此可视化和特征重要性分析对理解模型行为的帮助不大。

3. 数据与包加载

以下是用于数据加载、分析、准备、模型评估和调优的 Python 包：

# 数据加载、分析和准备
import numpy as np
import pandas as