机器学习案例(一):在线支付欺诈检测
【摘要】
在线支付系统的引入对支付的便利性有很大帮助。但是,与此同时,支付欺诈也有所增加。使用任何支付系统的任何人都可能发生在线支付欺诈,尤其是在使用信用卡付款时。这就是为什么检测在线支付欺诈对于信用卡公司来说非常...
在线支付系统的引入对支付的便利性有很大帮助。但是,与此同时,支付欺诈也有所增加。使用任何支付系统的任何人都可能发生在线支付欺诈,尤其是在使用信用卡付款时。这就是为什么检测在线支付欺诈对于信用卡公司来说非常重要,以确保客户不会因为他们从未支付过的产品和服务而被收费。如果想了解如何检测在线支付欺诈,本文适合你。在本文中,我将带你完成使用 Python 进行机器学习的在线支付欺诈检测任务。
一、数据集
credit_card.csv:
描述:
- step:表示一个时间单位
- type:在线交易的类型
- amount:交易金额
- nameOrig:开始交易的客户
- oldbalanceOrg:交易前的余额
- newbalanceOrig:交易后的余额
- nameDest:交易的接收者
- oldbalanceD
文章来源: chuanchuan.blog.csdn.net,作者:川川菜鸟,版权归原作者所有,如需转载,请联系作者。
原文链接:chuanchuan.blog.csdn.net/article/details/126735581
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