过采样的0-1是否欺诈问题 代码
时间: 2024-02-26 09:57:47 浏览: 31
下面是一个使用过采样方法处理0-1分类问题中欺诈问题的Python示例代码:
```
import pandas as pd
from imblearn.over_sampling import RandomOverSampler
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import classification_report
# 加载数据集
data = pd.read_csv('credit_card_fraud.csv')
# 划分特征和标签
X = data.drop('Class', axis=1)
y = data['Class']
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 使用过采样方法处理训练集数据
ros = RandomOverSampler(random_state=42)
X_resampled, y_resampled = ros.fit_resample(X_train, y_train)
# 训练逻辑回归模型
lr = LogisticRegression()
lr.fit(X_resampled, y_resampled)
# 预测测试集数据
y_pred = lr.predict(X_test)
# 输出分类性能报告
print(classification_report(y_test, y_pred))
```
在上述代码中,`credit_card_fraud.csv`是一个包含欺诈分类问题的数据集,使用了`imblearn`库中的`RandomOverSampler`类来实现过采样方法,然后再将过采样后的数据作为训练集来训练逻辑回归模型,最后使用测试集数据来评估模型性能。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)