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  1. Credit_Card_Fraud_Detection-源码

  2. 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

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-26
    • 文件大小：11264
    • 提供者：weixin_42138376

  1. credit_card_fraud_detection:处理不平衡的数据集以创建信用卡欺诈检测器-源码

  2. credit_card_fraud_detection 资料来源：

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-20
    • 文件大小：353280
    • 提供者：weixin_42132359

  1. credit_card_fraud_detection:信用卡欺诈检测-无监督异常检测-分类不平衡-自动编码器-源码

  2. 作者：安德烈·维特（Andre Veit） 领英（LinkedIn）： : 电子邮件： 信用卡欺诈检查 不平衡数据的分类和异常检测 关于本笔记本 欺诈并不是什么新鲜事物，事实上，据《您的钱》网站称，第一个欺诈记录发生在公元前300年。 如今，在互联网和数字化以惊人的速度增长的世界中，每天都通过网络实现数百万笔交易和其他操作。 这意味着欺诈者有很多机会。 幸运的是，相对而言很少。 不幸的是……这个事实使他们很难被抓住。 本笔记本的目的是探索几种处理异常检测和高度不平衡的数据集的方法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42134234

  1. Credit_Card_Fraud_Detection-源码

  2. Credit_Card_Fraud_Detection 项目概况 在这个项目中，我使用了信用卡欺诈检测数据集，并建立了一个二进制分类模型，可以根据提供的历史数据将交易识别为欺诈或有效交易。 付款欺诈数据集（Dal Pozzolo等，2015）从Kaggle下载。 它具有用于数千笔信用卡交易的功能和标签，每笔交易均被标记为欺诈或有效。 在此笔记本中，我们希望根据这些交易的特征来训练模型，以便我们可以预测将来的风险或欺诈*易。 EDA 使用此下载了我用来训练模型的数据集。 我加载并浏览了数据集

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-15
    • 文件大小：147456
    • 提供者：weixin_42129412

  1. Credit_Card_Fraud_Detection：用于检测信用卡欺诈的深度学习模型-源码

  2. 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:

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：60416
    • 提供者：weixin_42103587

  1. Credit_Card_Fraud_Detection：使用隔离林，局部离群值因子和SVM-源码

  2. Credit_Card_Fraud_Detection 使用隔离林，局部离群因子和SVM。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：391168
    • 提供者：weixin_42135753