全连接神经网络实现多分类 | 磁条卡风控 python demo

这是一个关于磁条卡风控的python demo,通过全连接神经网络进行多分类。输入特征包括:同一卡号频繁交易、短时间内同一IP的大量交易、卡号交易次数过多、密码尝试次数过多及公共场所大额支付。输出类别分为安全、一般风险和严重风险三个等级。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

去年跑的调研小demo。
磁条卡风控 建模方案:https://blog.youkuaiyun.com/qq_30262201/article/details/78809621


输入特征举例

  • 第一个特征:同一卡号或者连续卡号短时间内的大量授权交易
  • 第二个特征:短时间内同一IP地址发起的大量授权交易
  • 第三个特征:同一卡号一定时间内的交易次数超过XX次
  • 第四个特征:设置密码尝试超过X次
  • 第五个特征:公共场所进行网上大额支付交易

输出类别举例

  • 第一类是安全
  • 第二类是一般风险
  • 第三类是严重风险

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Wed May 08:40:21 2017

@author: 陶瑞

全连接网络
"""

# 以输入为5个unit 中间为5 输出为3类  样本数为m为例子进行阐述

import numpy
import math
import time
import scipy.optimize
import numpy as np

###########################################################################################
""" The NN class """


class NeutralNetwork(object):
    #################
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