基于sklearn逻辑回归的信用卡欺诈检测数据挖掘实践
- 问题描述及数据来源：信用卡欺诈检测数据集
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对清除了无关数据，对部分数据进行了标准化处理。
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由于正反类别数据数量悬殊，反别采用了下采样和SMOTE上采样策略对数据进行了处理。
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信用卡是否存在欺诈属于二分类问题，采用了L1逻辑回归的策略对数据进行了训练。
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采用五倍交叉验证对比了不同惩罚力度项下的召回率。
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绘制了混淆矩阵对不同采样策略、不同惩罚力度以及不同sigmoid阈值进行了可视化评估。
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