17、信用卡欺诈检测与推荐系统的机器学习探索

信用卡欺诈检测与推荐系统的机器学习探索

信用卡欺诈检测模型评估与构建

在信用卡欺诈检测领域，为了评估模型性能，我们首先定义了一些关键操作和函数。

首先是绘制ROC曲线的相关代码：

plt.ylim([0.0, 1.05])
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.title('Receiver operating characteristic: Area under the \
    curve = {0:0.2f}'.format(areaUnderROC))
plt.legend(loc="lower right")
plt.show()
if returnPreds==True:
    return preds, average_precision

接着，我们定义了一个名为 precisionAnalysis 的函数，用于评估模型在特定召回率水平下的精度，具体是确定模型在捕获测试集中75%的欺诈性信用卡交易时的精度，精度越高，模型越好。代码如下：

def precisionAnalysis(df, column, threshold):
    df.sort_values(by=column, ascending=False, inplace=True)
    threshold_value = threshold*df.trueLabel.sum()