SVM_信用卡欺诈

信用卡欺诈问题概述实现过程SVM介绍数据源下载代码实现代码解释总结 概述 初衷是因为引用卡欺诈问题相对与其他机器学习问题略有不同,因为二分类数据量差距过大,导致以往的评价方法对其不适用,如下图的284807 笔交易中只有492笔是欺诈行为,如果用以为的准确率评价几乎都在99%以上,但是这并不能说明模型好,因为即使漏掉1个欺诈交易都是损失很大的,所以这篇里引入了召回率和精确率,进行综合评价,详细步骤如下: 对数据源中不比较的字段进行删减,对数值型数据进行规范化,因为没有测试集数据,所以进行数据划分。 数据建模使用的是LinearSVR,因为LinearSVC 对线性分类做了优化,对于数据量大的线