信用卡盗刷预测：四模型实战数据挖掘与不平衡样本处理

本项目旨在利用数据挖掘技术预测信用卡盗刷行为，通过构建四个分类模型来提高欺诈检测的准确性和效率。该项目针对的是欧洲持卡人在2013年9月期间的信用卡交易数据，其中284,807笔交易中仅有492笔被标记为被盗刷，数据分布严重不平衡。项目采取了过采样策略，使用SMOTE算法将数据量扩展至568,630个样本，以缓解类别不平衡问题。 数据预处理阶段至关重要，首先通过Excel、SPSS和PyCharm等工具清洗数据，删除缺失值和异常值，确保数据的质量。在特征工程环节，通过对特征如V1、V2、V28（主要由PCA降维得到）的可视化，识别与欺诈类别（被盗刷或非盗刷）相关的关键特征。特征选择则侧重于那些在可视化中显示规律性影响的特性，以提高模型的预测能力。 特征提取部分，通过缩放方法减少对模型性能影响较小的特征，简化计算并专注于最重要的特征。模型训练过程中，采用了决策树、高斯朴素贝叶斯（GaussianNB）、k-近邻（knn）分类器以及随机森林（Random Forest）等模型，这些模型的选择是基于它们在处理分类问题上的适用性和效率。 性能评估方面，项目构建了可视化的数据处理日志，并通过ROC曲线（接收者操作特征曲线）来度量模型的真阳性率和假阳性率之间的权衡，辅助评估模型的精度和召回率。此外，还计算了AUC（Area Under the Curve）值，这是衡量模型分类性能的重要指标。混淆矩阵也被用来直观地展示模型预测结果的准确性，包括真正例、假正例、真反例和假反例的数量。 这个项目不仅展示了数据挖掘在信用卡欺诈检测中的应用，还涉及了数据清洗、特征工程、模型选择和评估等多个关键步骤，为实际金融风控提供了实用的方法和技术。通过实施这些模型，可以有效地降低信用卡被盗刷的风险，保护持卡人的利益。