kaggle 欺诈信用卡预测(由浅入深（三）之AutoEncoder+异常检测)

最新推荐文章于 2025-05-17 11:50:08 发布
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分类专栏： 数据挖掘 深度学习 机器学习 文章标签： kaggle 欺诈信用卡预测 AutoEncoder
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38569817/article/details/88672458
本文通过对比使用AutoEncoder结合LogisticRegression与仅使用LogisticRegression进行信用卡欺诈预测的效果, 发现前者表现更优。此方法能够有效提升欺诈交易识别的准确性。

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

kaggle信用卡欺诈数据EDA及PCA二维可视化
AESPRESSO
07-26 3019
kaggle项目地址: https://www.kaggle.com/mlg-ulb/creditcardfraud import numpy as np import pandas as pd from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.preprocessing import StandardScaler import matpl...
异常检测：高度倾斜的kaggle数据集易于理解的分类问题。 使用Logistic回归和SVM解决，灵感来自杰出贡献者
02-04
异常检测：高度倾斜的kaggle数据集易于理解的分类问题。 使用Logistic回归和SVM解决，灵感来自杰出贡献者
【机器学习】基于Kaggle竞赛的信用卡欺诈检测实战（场景分析、数据清洗、特征工程、模型构建、评估调优）
Gupao123的博客
05-17 919
本项目旨在构建信用卡反欺诈预测模型，通过分析2013年欧洲持卡人的信用卡交易数据，预测信用卡被盗刷事件。数据集包含284,807笔交易，其中492笔为盗刷，数据极度不平衡。项目采用逻辑斯蒂回归算法，通过数据预处理、特征工程、模型训练与评估等步骤，构建预测模型。特征工程中，通过PCA处理的特征V1-V28以及时间、金额等特征被用于模型训练。模型评估采用交叉验证、混淆矩阵、ROC曲线等方法，最终通过调整阈值优化模型性能，平衡精确率与召回率，以应对信用卡反欺诈的实际需求。
kaggle信用卡欺诈数据
02-12
来自kaggle上的信用卡欺诈比赛（现在好像没有了，无法从kaggle下载）的脱敏后的信用卡欺诈数据，共284807条（143MB），其中492条欺诈样本，比例为0.17%，特征通过PCA转换之后失去了实际的特征意义
kaggle 欺诈信用卡预测——Smote+LR
djph26741的博客
05-25 2204
from：https://zhuanlan.zhihu.com/p/30461746 本项目需解决的问题 本项目通过利用信用卡的历史交易数据，进行机器学习，构建信用卡反欺诈预测模型，提前发现客户信用卡被盗刷的事件。 建模思路 项目背景 数据集包含由欧洲持卡人于2013年9月使用信用卡进行交的数据。此数据集显示两天内发生的交易，其中284,807笔交易中有492笔...
kaggle竞赛宝典 | 效果惊人的基于图的时间序列异常检测方法
csdn_xmj的博客
04-02 1388
时间序列异常检测（TSAD）在各种应用中具有重要性，但面临挑战，需同时考虑变量内和变量间依赖性，基于图的方法在应对这方面取得了进展。本文全面回顾了基于图的TSAD，探讨了图表示学习在时间序列数据中的潜力，回顾了最新图异常检测技术及其优缺点，并讨论了可能的技术挑战和未来方向。
Kaggle经典案例—信用卡诈骗检测的完整流程(学习笔记)
12-22
信用卡诈骗检测是一个重要的任务，旨在保护用户免受欺诈交易的影响。Kaggle上的经典案例提供了这样一个数据集，其中包含了信用卡交易的各种特征，如V1到V28的匿名指标、交易金额（Amount）以及标签（Class）。Class...
kaggle信用卡是否逾期数据集
10-28
在数据分析和机器学习领域，信用卡逾期预测是一个常见且重要的任务，因为这有助于银行和金融机构评估信用风险、降低损失。Kaggle平台上的“kaggle信用卡是否逾期数据集”为研究这个问题提供了宝贵的数据资源。本数据...
Kaggle信用卡欺诈检测数据集分析
最新发布
06-18
在Kaggle上曾经举办过一场信用卡欺诈检测比赛，不过目前该比赛似乎已经结束，相关数据集也无法从Kaggle直接获取了。这个数据集包含了284807条信用卡交易记录，数据文件大小约为143MB。在这庞大的数据中，仅有492条...
Kaggle 信用卡忠诚度预测
02-20
在本项目中，我们将深入探讨"Kaggle 信用卡忠诚度预测"这一机器学习比赛，这是一个旨在预测客户是否会续签信用卡的挑战。这个比赛对于理解客户行为、流失分析以及预测模型构建具有重要的实践价值，是数据科学家提升...
EDA中级-Kaggle学习6-异常值检测
lizz2276的博客
12-11 758
niemand-01EDA中级-Kaggle学习6-异常值检测 - niemand-01 - 博客园
Credit_Card_Fraud_Detection：用于检测信用卡欺诈的深度学习模型
02-13
Credit_Card_Fraud_Detection 深度学习模型，用于检测信用卡欺诈交易。 数据集 数据集包含2013年9月欧洲持卡人通过信用卡进行的交易。 该数据集显示了两天内发生的交易，在284,807笔交易中，我们有492起欺诈。 数据集高度不平衡，阳性类别（欺诈）占所有交易的0.172％。 数据集链接：-https:
kaggle信用卡欺诈看异常检测算法——无监督的方法包括： 基于统计的技术，如BACON *离群检测 多变量异常值检测 基于聚类的技术；监督方法： 神经网络 SVM 逻辑回归
qq_38472465的博客
04-24 284
kaggle信用卡欺诈看异常检测算法——无监督的方法包括： 基于统计的技术，如BACON *离群检测 多变量异常值检测 基于聚类的技术；监督方法： 神经网络 SVM 逻辑回归
please select a valid python_Python实战金融交易欺诈检测
weixin_39927288的博客
12-09 571
本次用到的数据来自于Kaggle网站中的Synthetic Financial Datasets For Fraud Detection项目，该项目旨在分析检测金融欺诈，其数据集来自某移动支付公司的交易日志，我们的目的是根据交易记录数据判断该笔交易是否为欺诈行为，数据集地址如下：https://www.kaggle.com/ntnu-testimon/paysim1​www.kaggle.com本...
金融欺诈：异常检测技术及最新进展综述Financial Fraud: A Review of Anomaly Detection Techniques and Recent Advances
数智笔记
04-07 4422
随着技术的发展和现代社会持续的经济增长，金融行业中的欺诈行为变得更加普遍，每年给机构和消费者造成数百亿美元的损失。欺诈者不断改进他们的手法，以利用当前防范措施的漏洞，其中许多人瞄准了金融领域。这些犯罪行为包括信用卡欺诈、医疗和汽车保险欺诈、洗钱、证券和商品欺诈以及内幕交易。单独使用欺诈预防系统无法提供足够的安全防范来抵御这些犯罪行为。因此，检测系统对于在犯罪行为发生后检测到欺诈行为以及潜在的成本节约更加明显。
kaggle竞赛宝典 | 时序表示学习的综述!
csdn_xmj的博客
07-23 1149
本文综述了时间序列数据中的通用表示学习方法，提出了一种新颖的分类方法，并讨论了其对提高学习表示质量的影响。文章全面回顾了各种神经网络架构、学习目标和数据相关技术，并总结了常用的实验设置和数据集。
【机器学习】Kaggle实战信用卡反欺诈预测（场景解析、数据预处理、特征工程、模型训练、模型评估与优化）
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利用Kaggle信用卡数据集构建逾期预测机器学习模型
该数据集名为“kaggle信用卡是否逾期数据集”，它是一个用于构建机器学习模型的训练数据集，旨在预测信用卡用户在未来两年内是否会发生逾期还款的情况。数据集直接来源于著名的数据分析竞赛平台kaggle，该平台提供了...
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