数据挖掘实战(二):信用卡欺诈检测

最新推荐文章于 2025-05-22 09:49:03 发布

2020重新做人

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分类专栏：机器学习分析文章标签：逻辑回归 SVM 数据挖掘

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_36637463/article/details/98857355

此次信用卡欺诈是采用科赛数据科学社区一个项目的数据集来分析的，具体的数据集可以在这里下载传送门
数据集有100多M，使用excel打开会有有些卡顿，所以直接在python观察

文章目录

数据集解读

数据集名称	数据类型	特征数	实例数	值缺失	相关任务
信用卡欺诈检测数据集	数值数据	31	284807	无	不平衡样本处理，预测分类

在284807交易记录中，有492条欺诈记录，属于样本极不平衡
数据集仅包含数值数据是因为做了PCA变换，特征V1到V28是通过PCA变换得到的主成分
其中Time以及Amount数据是没有做PCA变换的
其中数据字段解读如下表所示：

字段	类型	含义
Time	Float	数据集第一条记录与本条记录的时间差，秒为单位
V1	Float	主成分1
V2	float	主成分2

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python机器学习实战：信用卡欺诈检测与数据科学的结合

sybh的博客

10-21

638

信用卡欺诈是金融领域的一项重要问题，它对银行和信用卡持卡人都构成了严重的威胁。欺诈分子使用各种技术来盗取信用卡信息，进行虚假交易，导致巨额经济损失。信用卡公司和银行需要借助先进的技术来及时检测和预防这些欺诈行为。

数据挖掘实战（2）：信用卡诈骗分析

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10-10

706

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1163

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蕾欧娜与26的博客

06-06

3135

本篇的数据挖掘实战是以信用卡欺诈的数据集为例，用 Logistic Regression 和 Random Forest 两个分类算法进行预测分析。以下代码是用 Python 3 实现。首先导入要用到的 Python 包。 import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import itertools from sklearn.linear_model import

数据分析在银行业应用之欺诈检测

Python学习与数据挖掘

04-07

5375

在本文中我们将通过探索一个很常见的用例——欺诈检测，从而了解数据分析在银行业是如何运用的。背景介绍银行业是最早应用数据科学技术的领域之一，收集了大量结构化数据。那么，数据分析是如何应用于银行业的呢？如今，数据已经成为银行业最宝贵的资产，不仅可以帮助银行吸引更多的客户，提高现有客户的忠诚度，做出更有效的数据驱动的决策，还可以增强业务能力，提高运营效率，改善现有的服务，加强安全性，并通过所有这些行动获得更多的收入等等。因此，当下大部分数据相关工作需求来自银行业，这并不令人惊讶。 数据分析使银行业能够成

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czjl6886的博客

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4213

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Credit Card Fraud Detection（信用卡欺诈检测数据集）

不务正业的猿

08-15

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遗憾的是，由于保密问题，我们无法提供原始特征和有关数据的更多背景信息。特征 V1、V2、…Bontempi，Gianluca。Scarff：使用 Spark 进行流式信用卡欺诈检测的可扩展框架，信息融合，41，182-194，2018，Elsevier。信用卡欺诈检测：一种现实的建模和一种新颖的学习策略，IEEE 神经网络和学习系统交易，29，8，3784-3797，2018，IEEE。从实践者的角度学习信用卡欺诈检测的经验教训，应用专家系统，41，10，4915-4928，2014，Pergamon。

【机器学习】数据挖掘实战-信用卡欺诈建模全流程！

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