信用卡_欺诈检测 快速分析信用卡数据集 链接到数据： : 该项目是对从kaggle下载的信用卡数据的分析。 该项目的主要目标是创建一个有效的分类器，以区分欺诈性操作和常规操作。 实际数据库高度不平衡，包括30个功能变量和1个目标变量。 其中28个要素变量是匿名的。 该项目包含3本书： data_explo用于探索和一些可视化 用于模型创建的MLdetection：已选择3个模型-Logistic回归，Random Forest和SVM（在第一个版本中） 检查分类器决策中影响最大的变量