5、机器学习分类算法详解：从原理到应用

机器学习分类算法详解：从原理到应用

1. 欺诈交易预测模型构建

在处理欺诈交易预测问题时，我们可以使用Python中的 pandas 和 scikit-learn 库来构建模型。以下是具体的代码实现：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix

# 从CSV文件中读取数据
df = pd.read_csv('ch1/payment_fraud.csv')

# 使用独热编码将分类特征转换为虚拟变量
df = pd.get_dummies(df, columns=['paymentMethod'])

# 将数据集拆分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    df.drop('label', axis=1), df['label'],
    test_size=0.33, random_state=17)

# 初始化并训练分类器模型
clf = LogisticRegression().fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = clf.predict(X_test)

# 比较测试集预测结果与真实标签
print(acc