基于svm的信用卡欺诈检测完整代码

基于支持向量机（SVM）的信用卡欺诈检测是一个典型的监督学习应用，它通常涉及数据预处理、特征工程、模型训练以及评估。由于这里需要的是一个简化的代码示例，我会提供一个基本框架，假设我们已经有了一个包含用户交易数据的`credit_card_data.csv`文件，并且使用Python的scikit-learn库。

# 导入所需的库
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix

# 加载数据
data = pd.read_csv('credit_card_data.csv')

# 数据预处理：将分类变量编码、缺失值处理等
# 这里假设特征X是数值型，标签y是二进制（0表示正常，1表示欺诈）
X = data.drop('is_fraud', axis=1)
y = data['is_fraud']

# 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)

# 特征缩放
scaler = StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)

# 创建并训练SVM模型
model = SVC(kernel='linear')  # 你可以尝试其他核函数如'rbf'
model.fit(X_train_scaled, y_train)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test_scaled)

# 评估模型性能
print("Classification Report:")
print(classification_report(y_test, y_pred))
print("\nConfusion Matrix:")
print(confusion_matrix(y_test, y_pred))

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