8、机器学习分类模型：从信用卡欺诈检测到文本分类

机器学习分类模型：从信用卡欺诈检测到文本分类

1. 信用卡欺诈检测

在当今，机器学习的一个重要应用是识别欺诈性金融交易。信用卡公司在销售点运用机器学习来决定是否接受或拒绝个别交易。虽然这些公司通常不愿公布其具体做法和训练模型所用的数据，但至少有一个相关数据集已公开。该数据集来自2013年9月欧洲信用卡持有者的真实交易，使用主成分分析（PCA）对数据进行了匿名处理。

数据集包含284,807笔交易，其中只有492笔是欺诈性的，数据高度不平衡。多数列名如V1、V2等没有明确含义，只有Time（交易时间）、Amount（交易金额）和Class（交易是否合法，0为合法，1为欺诈）三列有实际名称和未更改的值。

操作步骤如下：
1. 下载并加载数据集 ：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('Data/creditcard.csv')
df.head()

2. 查看数据集信息 ：

df.info()

3. 划分训练集和测试集 ：

from sklearn.model_selection import train_test_split