信用卡欺诈检测与聚类算法应用
1. 信用卡欺诈检测的多种维度降维方法
在信用卡欺诈检测中,我们可以运用多种维度降维方法来构建异常检测系统,以下是几种常见方法的介绍与实践。
1.1 高斯随机投影异常检测
高斯随机投影是一种快速训练的方法,我们可以明确设置组件数量。由于 Scikit - Learn 未提供逆变换函数,我们需要自行推导。以下是具体代码:
# Gaussian Random Projection
from sklearn.random_projection import GaussianRandomProjection
import pandas as pd
n_components = 27
eps = None
random_state = 2018
GRP = GaussianRandomProjection(n_components=n_components,
eps=eps, random_state=random_state)
X_train_GRP = GRP.fit_transform(X_train)
X_train_GRP = pd.DataFrame(data=X_train_GRP, index=X_train.index)
# 假设 scatterPlot 是自定义函数用于绘制散点图
scatterPlot(X_train_GRP, y_train, "Gaussian Random Projection")
然而,其结果并不理想,因此不适合用于信用卡欺诈检
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