金融欺诈数据分析

数据集:金融欺诈数据

目标:对数据集建模,预测金融行为是否是欺诈行为

数据可视化展示EDA

首先导入需要使用的包和读入数据信息



观察数据字段。

cash_out类型的转账最多。

查看转账类型和欺诈标记的关系。

发现欺诈行为存在于大额转账和全部提现行为中。

所以对数据进行清洗,去掉不存在欺诈行为的转账方式。并且绘制热力图观察变量间的关系。


数据清洗

因为欺诈行为和不欺诈行为的样本量极为不均,所以采用下采样的方法,对不是欺诈行为的样本进行随机采样。


得到了特征和标签。

数据建模

导入需要的机器学习包,这里使用逻辑回归。

并建模。

结果可得roc_acu= 0.9751185216666503。

np.mean(y_pre==y_test),精度为0.926948051948052。

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