信用卡欺诈分析提取出数据集中的正常值和异常值个数,并分析出正常值与异常值的特征。观察和解 释数据协方差矩阵的代码
时间: 2024-04-30 10:18:53 浏览: 7
以下是Python代码,用于提取信用卡欺诈数据集中的正常值和异常值,并对它们进行特征分析:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 读取数据集
data = pd.read_csv('creditcard.csv')
# 将Class列重命名为Fraud
data.rename(columns={'Class': 'Fraud'}, inplace=True)
# 将欺诈值(1)和正常值(0)分别存储到fraud和normal变量中
fraud = data[data['Fraud'] == 1]
normal = data[data['Fraud'] == 0]
# 输出正常值和异常值的个数
print('正常值个数:', len(normal))
print('异常值个数:', len(fraud))
# 输出正常值和异常值的统计特征
print('正常值的统计特征:')
print(normal.describe())
print('异常值的统计特征:')
print(fraud.describe())
```
观察数据协方差矩阵的代码如下:
```python
# 计算数据协方差矩阵
cov_mat = np.cov(data.T)
# 输出数据协方差矩阵的形状和内容
print('数据协方差矩阵的形状:', cov_mat.shape)
print('数据协方差矩阵的内容:', cov_mat)
```
此代码使用NumPy的`np.cov()`函数计算数据协方差矩阵,并输出其形状和内容。数据协方差矩阵可以告诉我们不同特征之间的相关性,进而帮助我们确定哪些特征可以用于建立模型。