信用卡欺诈检测项目：AI ML算法应用于Kaggle数据集

资源摘要信息: "AI2018L_CREDIT-CARD-FRAUD-DETECTION_2021是一个人工智能项目，其核心目标是通过应用人工智能（AI）和机器学习（ML）算法来检测信用卡交易中的欺诈行为。该项目建立在Kaggle平台上提供的信用卡欺诈检测数据集之上，该数据集包含大量交易数据，每个交易都标记为“正常”或“欺诈”。 在描述中，提到该项目的具体实现细节。首先，主网站文件“app.py”是Flask框架的核心部分，负责处理网站的前端逻辑和后端通信。Flask是一个轻量级的Web应用框架，使用Python编写，常用于创建API服务。 其次，训练模型的文件是“main.py”，它包含了构建和训练机器学习模型的代码。通过选择和调整不同的算法，开发者能够在这个文件中实现模型的训练过程，并最终得到一个能够区分正常交易和欺诈交易的模型。 “graphs.py”文件则负责绘制不同数据图表，这些图表可能用于可视化数据集的分布特征，帮助分析和理解数据集中的模式，为选择合适的机器学习模型提供依据。 网页模板文件夹中包含了“home.html”和“result.html”两个文件，分别对应主页和结果页面。主页文件可能用于展示项目的基本信息，而结果页面则用于显示模型预测的最终结果。 静态文件夹包含了样式文件“index.css”，负责定义网站的视觉风格和布局，使得用户界面更为友好和直观。 使用pickle库可以将“main.py”文件中训练好的模型序列化为“model.pkl”文件。这样做的好处是便于模型的保存和部署，因为pickle格式的文件可以被方便地加载到Flask应用程序中，用于实时预测。 工作流程上，网站会从用户那里接收30个输入要素，因为信用卡欺诈检测数据集包含30个特征列。用户输入的数据将被送到训练有素的机器学习模型中，模型会输出一个预测结果，告诉用户这笔交易是否为欺诈行为。 关于标签“HTML”，这是该项目涉及的前端技术之一。HTML（HyperText Markup Language）是构建网页的标准标记语言。在这个项目中，HTML被用于构建用户界面，如主页和结果页面。 最后，“AI2018L_CREDIT-CARD-FRAUD-DETECTION_2021-main”是压缩包中的文件名称列表。这个名称表明主项目文件夹包含的子文件和子文件夹，它们共同构成了整个信用卡欺诈检测项目。 综合上述信息，这个项目涉及了数据科学、机器学习、Web开发、数据可视化以及模型部署等多个方面，是一个典型的综合性AI应用项目。"