机器学习实战：基于逻辑回归模型的信用卡欺诈检测_信用卡欺诈检测项目资源-CSDN下载

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机器学习实战：基于逻辑回归模型的信用卡欺诈检测机器学习实战：基于逻辑回归模型的信用卡欺诈检测

某银行为提升信用卡反欺诈检测能力，提供了脱敏后的一份个人交易记录。考虑数据本身的隐私性，数据提供之初已经进行了

类似PCA的处理，并得到了若干数据特征。在不需要做额外特征提取工作的情况下，本项目意在通过逻辑回归模型的调优，

得到较为准确可靠的反欺诈检测方法，分析过程中使用到了Python Pandas, Numpy, Matplotlib, Seaborn以及机器学习库

Scikit-Learn等。

数据链接：

链接:https://pan.baidu.com/s/11uT0CHYPenX_67qTdr-Tjg

密码:b9xo

完整代码实现如下：

下采样完整代码：

import pandas as pd

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

from sklearn.model_selection import KFold,cross_val_score #cross_val_score交叉验证

from sklearn.metrics import confusion_matrix,recall_score,classification_report

from sklearn.model_selection import cross_val_predict

data = pd.read_csv('/Users/hxx/Downloads/creditcard.csv')

print(data.head())

#查看数据样本是否均衡（正负样本是否均衡）

pd.value_counts(data['Class'],sort=True).sort_index()

#print(pd.value_counts(data['Class'],sort=True).sort_index())#value_count计算某列属性中属性不为1的值有多少个

count_classes = pd.value_counts(data['Class'],sort=True).sort_index()#value_counts()是一种查看表格某列中有多少个不同值

的快捷方法，并计算每个不同值有在该列中有多少重复值。

count_classes.plot(kind='bar')##简单的pandas也可以画图，kind=bar画的条状图，kind=line画的线性图

plt.title('Fraud class histogrm')

plt.xlabel('Class')

plt.ylabel('Frequency')

plt.show()

#从上图中可以发现，正反数据比例不均衡，因此引入采样对数据进行调整

#采样分为下采样和上采样，下采样就是对数据量大的进行减少，上采样就是对数据量较少的进行添加数据

# 预处理

#我们从数据中发现Amount这个属性对应的数据值与其他属性数据相差过大，因此进行标准化处理

#标准化就是对数据先减去均值在处以标准差，去均值的好处使数据关于原点对称，除以标准差好处使各个维度的数据取值范

围尽可能的相同

data['normAmount'] = StandardScaler().fit_transform(data['Amount'].values.reshape(-1,1))

#Fit()简单来说，就是求得训练集X的均值啊，方差啊，最大值啊，最小值啊这些训练集X固有的属性。可以理解为一个训练过

程

#Transform()在Fit的基础上，进行标准化，降维，归一化等操作（看具体用的是哪个工具，如PCA，StandardScaler等）

#fit_transform(Data)对部分数据先拟合fit，找到该part的整体指标，如均值、方差、最大值最小值等等，然后对Data进行转换

transform，从而实现数据的标准化、归一化等等

#reshape(a,b)函数中a代表行数，b代表列数，就是转换成a行b列，但是-1代表未指定，因此这边normAmount就是多少行一

列的数据

data = data.drop(['Time','Amount'],axis=1)#去掉Time列和Amount列，axis=1代表的列

print(data.head())

# 下采样

X = data.iloc[:,data.columns != 'Class'] y = data.iloc[:,data.columns == 'Class'] #data.iloc函数是基于位置索引，添加条件进行

过滤

number_records_fraud = len(data[data.Class==1])

fraud_indices = np.array(data[data.Class==1].index)#用一个数组将class==1的对应的索引记录下来

normal_indices = np.array(data[data.Class==0].index)#得到class==0的对应的索引

#随机选取class==1的索引，个数为class==1的个数

random_normal_indices = np.random.choice(normal_indices,number_records_fraud,replace=False)#replace指定为False

时，采样不会重复

#将class==1和class==0的索引集合起来

under_sample_data = np.concatenate([fraud_indices,random_normal_indices])

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智能科学与技术学生

2023-05-24

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