用机器学习完成信用卡数据分析的代码

以下是一个简单的信用卡数据分析和预测的代码示例，使用了Python和Scikit-learn库：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import confusion_matrix, accuracy_score

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

# 数据预处理
sc = StandardScaler()
data['normalizedAmount'] = sc.fit_transform(data['Amount'].values.reshape(-1, 1))
data = data.drop(['Time', 'Amount'], axis=1)

# 划分数据集
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 训练模型
classifier = LogisticRegression(random_state=0)
classifier.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
y_pred = classifier.predict(X_test)

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

# 计算混淆矩阵
cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)
print('Confusion Matrix:\n', cm)

其中，信用卡数据存储在一个名为`creditcard.csv`的文件中，数据包括时间、交易金额和其他特征。首先，将数据读入Pandas数据框中，使用`StandardScaler`对金额进行标准化处理，然后将时间和金额特征删除。接下来，使用`train_test_split`函数划分数据集，将80%的数据用于训练，20%的数据用于测试。使用`LogisticRegression`训练模型，并使用`predict`函数进行预测。最后，使用`accuracy_score`函数计算准确率，并使用`confusion_matrix`函数计算混淆矩阵。