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。
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