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IEEE-CIS-Fraud-Detection-源码
IEEE-CIS-欺诈检测该存储库包含有关IEEE-CIS欺诈检测数据集的深入探索探索性数据分析（EDA）。竞争是一个二进制分类问题-即我们的目标变量是一个二进制属性（用户是否使点击欺诈？），我们的目标是尽可能将用户分类为“欺诈”或“非欺诈”。您可以阅读IEEE-CIS欺诈检测页面中的完整数据集概述和数据描述。在此存储库中，您可以访问； EDA.ipynb：包含深入分析的Jupyter笔记本 util_data_cleaning.py：包含大量数据清除功能的Python文件。 util
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kaggle-ieee-源码
kaggle-ieee 如果您只想运行最佳模型，则应运行： f3deepwalk.py，fdkey.py， feV307.py，fiyu.py， model26.ipynb， model32.ipynb， LB 9500-9520：我大部分时间都在这里度过，而我试图挖掘不起作用的计数/平均值/标准功能。 LB 9520-9580：我意识到坏人偷了卡片并进行交易以赚钱，但卡片总是有一些保护措施，例如一笔交易的金额最大。因此，他们需要在一个单独的时期内在一张卡上进行许多类似的交易，或者在短
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- 发布日期：2021-03-10
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IEEE-Fraud-Detection-Kaggle-main-源码
IEEE-Fraud-Detection-Kaggle（信用卡的欺诈检测）这是kaggle的比赛。我们的目标是在数据集中发现欺诈行为。 Kaggle链接：：//www.kaggle.com/c/ieee-fraud-detection/data
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- 发布日期：2021-03-03
- 文件大小：17408
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