16、欺诈数据集的实验结果分析

欺诈数据集的实验结果分析

1. 引言

在数据挖掘领域，处理不平衡数据集是一个常见的挑战。尤其是在欺诈检测场景中，欺诈案例通常只占总样本的一小部分。本文将探讨一个高度不平衡的欺诈数据集，并通过一系列实验分析不同模型在这种情况下的表现。

2. 数据集描述

欺诈数据集的不平衡情况较为严重，在4000个样本的完整训练集中仅包含60个逾期案例。为了研究不同训练集大小对模型性能的影响，生成了多个不同规模的训练集，具体包括：

训练集大小	逾期率
4000	0.015
3000	0.02
2000	0.03
1000	0.06
600	0.1
300	0.2
120	0.5

这些数据集涵盖了不同的逾期率，有助于全面评估模型在不同条件下的表现。

3. 模型评估