基于SVM的信用卡欺诈检测完整代码

基于支持向量机（SVM）的信用卡欺诈检测通常涉及到数据预处理、特征选择、模型训练以及评估。由于这是一个复杂的机器学习任务，下面我会给出一个Python中的基本示例，使用Scikit-learn库来实现。请注意，这只是一个简化版的代码片段，并未包括完整的异常处理和生产环境优化：

# 导入必要的库
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 accuracy_score, confusion_matrix

# 加载数据集
data = pd.read_csv('credit_card_fraud.csv')  # 假设你有名为credit_card_fraud.csv的数据文件

# 数据预处理
X = data.drop('Class', axis=1)  # 排除目标变量
y = data['Class']  # 目标变量
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 = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

# 创建并训练SVM模型
model = SVC(kernel='rbf', C=1.0, gamma='scale')
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 评估模型
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
conf_mat = confusion_matrix(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy: {accuracy*100:.2f}%")
print("Confusion Matrix:\n", conf_mat)

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