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  • 机器学习案例(一):在线支付欺诈检测


    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。

    文章目录

      • 一、数据集
      • 二、案例实践
        • 2.1 数据集导入
        • 2.2 数据探索与处理
        • 2.3 在线支付欺诈检测模型
      • 三、总结

    一、数据集

    credit_card.csv:
    在这里插入图片描述
    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
    • oldb
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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_46211269/article/details/126735581
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