Python金融欺诈风险识别源码包:含数据集与模型分析
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更新于2024-10-06
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资源摘要信息:"基于Python实现的金融欺诈风险识别项目源码包含了完整的数据集、项目说明文档、源代码文件以及详细注释,旨在帮助相关领域的专业学生、教师和企业员工进行学习和研究。项目采用了机器学习方法,通过特征工程和模型融合技术,对金融欺诈行为进行有效的风险识别。
1. 项目目标:构建一个能够识别金融欺诈行为的机器学习模型,以减少金融欺诈带来的损失。
2. 技术栈:该项目主要使用Python编程语言,依赖于机器学习库如xgboost、lightgbm等,数据处理方面可能涉及到pandas、numpy等库。
3. 数据集说明:提供的数据集包括提交示例(submit_example.csv)、测试数据集(test_dataset.csv)和训练集标签(训练集标签.csv),这些数据集用于模型的训练和测试。
4. 模型构建:项目中构建了基于月份的三个子模型,考虑到欺诈行为在时间序列上的不连续性,通过把每个月的数据分开处理,来捕捉各月的特定模式。此外,使用了相对时间和绝对时间的融合,以及预测值作为新特征的方法来增强模型的鲁棒性。
5. 模型融合:考虑到随机种子对结果的影响较大,项目中采用了多种子融合策略,以达到更稳定的预测效果。
6. 性能表现:项目在提交1200样本时,线上成绩大约为881分;提交1100样本时,线上成绩大约为885-886分。
7. 应用场景:本项目不仅适用于金融领域的专业学习和研究,也可以作为课程大作业、毕业设计、课程设计和大作业等实践应用的参考。
8. 开源与二次开发:项目源码开放且带有详细注释,鼓励使用者进行二次开发,以便于进一步的学习、改进或商业应用。
9. 文件列表:
- submit_example.csv:提交样本的示例数据。
- test_dataset.csv:测试所用的数据集。
- 训练集标签.csv:对应训练集的真实标签数据。
- 说明.md:项目使用说明和文档。
- 203.xgb_v2.py:使用xgboost构建模型的Python脚本文件。
- 200.lgb_split_month.py:使用lightgbm构建按月份分割的子模型的Python脚本文件。
- 提交最终源码备份.zip:包含最终提交的项目源码备份文件。
- 提交最终源码备份:另一种格式的最终源码备份。
项目源码文件和说明文档为学习和研究提供了丰富的资料,对于希望深入了解金融欺诈风险识别技术的个人或团队来说,是一个宝贵的资源。通过本项目,可以学习到机器学习模型的构建、特征工程的技巧、模型融合的方法以及机器学习在金融领域中的应用。"
2024-02-05 上传
2024-05-30 上传
2024-02-05 上传
2024-04-16 上传
2021-09-20 上传
2024-03-12 上传
2024-03-12 上传
2024-04-19 上传
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