写一个基于Python的反洗钱的机器学习程序代码

我可以回答这个问题。反洗钱是一种重要的金融监管措施，机器学习可以帮助银行和金融机构自动识别可疑交易。以下是一个基于Python的反洗钱机器学习程序的示例代码：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 读取数据
data = pd.read_csv('transactions.csv')

# 特征工程
data['amount_log'] = np.log(data['amount'])
data['hour'] = pd.to_datetime(data['timestamp']).dt.hour
data['weekday'] = pd.to_datetime(data['timestamp']).dt.weekday
data['is_weekend'] = data['weekday'].isin([5, 6]).astype(int)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.drop('is_fraud', axis=1), data['is_fraud'], test_size=0.2, random_state=42)

# 训练模型
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)

这个程序使用随机森林算法对交易数据进行分类，将其标记为可疑或正常。特征工程包括对交易金额取对数、提取时间戳的小时、星期几和是否为周末等特征。训练集和测试集的划分使用了train_test_split函数。最后，程序计算了模型的准确率并输出。