文件名称：Credit_Card_Fraud_Detection
文件大小：11KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-15 09:45:11
JupyterNotebook
Credit_Card_Fraud_Detection 语境 信用卡公司必须能够识别欺诈性的信用卡交易，以免向客户收取未购买商品的费用，这一点很重要。 内容 数据集包含欧洲持卡人在2013年9月使用信用卡进行的交易。 此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％。 它仅包含数字输入变量，它们是PCA转换的结果。 遗憾的是，由于机密性问题，我们无法提供有关数据的原始功能和更多背景信息。 功能部件V1，V2，…，V28是PCA获得的主要组件，尚未通过PCA转换的唯一功能部件是“时间”和“量”。 功能“时间”包含数据集中每个事务和第一个事务之间经过的秒数。 功能“金额”是交易金额，此功能可用于与示例相关的成本敏感型学习。 特征“类别”是响应变量，在发生欺诈时其值为1，否则为0。 灵感 识别欺诈性
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Credit_Card_Fraud_Detection-master
----README.md(2KB)
----LR, KNN, SVC, DTC, RFC, XGBoost, Neural Network.ipynb(41KB)