文件名称：ud120-finalproject:使用机器学习通过安然数据集识别安然公司欺诈
文件大小：11.29MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-09 12:47:23
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ud120-finalproject 使用机器学习通过安然数据集识别安然公司欺诈。 使用Enron Datasets.ipynb的功能：感兴趣的人是什么：-被起诉-被定居但不认罪-被证明可以换取豁免 数据集：大量电子邮件 数据类型：数值=数值（数字） 类别=有限数量的离散值（类别） 时间序列=时间值（日期，时间戳） 文字=文字 数据集的形式： enron_data [“姓氏第一中间人”] = {features_dict} features_dict包含与人相关联的特征。 安然数据-数据集有趣而困难的部分是非POI到POI的分布非常不对称，因为从146个国家中只有11个人或数据点被标记为POI或犯有欺诈罪。 我们有兴趣将数据集中的每个人都标记为POI或非POI（POI代表“关注的人”）。 不仅如此，如果我们可以给每个人分配一个概率，以查看她成为POI的机会是多少，考虑到总是