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基于Python的信用卡欺诈检测机器学习案例报告

2023-05-16

本报告借助Python语言探究了在机器学习中，面对一个大型的人与人之间交易的数据集，如何尽快处理大量数据并区分某交易记录是正常的用户行为还是潜在的信用卡欺诈行为，最终通过构建分类模型来对欺诈交易进行分类区分，并通过恰当的方式对构建的模型进行评估，来解决上述问题。

一、背景介绍

1.1 研究问题

当今时代，在线支付已成为一种高效便捷的支付方式，我们可以突破时间和空间的限制，输入我们的信用卡各项信息就可以完成在线支付。但随之而来的是这种支付方式也具备一定的风险性，我们无法辨别对方是否是恶意套取我们资金的非法分子。当信用卡信息数据泄露导致金钱失窃并最终失去客户忠诚度和公司声誉时，组织、消费者、银行和商家都会面临风险。

2017 年，未经授权的信用卡操作达到了惊人的 1670 万受害者。此外，据美国联邦贸易委员会 (FTC) 报告，2017 年信用卡欺诈索赔数量比上一年高出 40%。加利福尼亚州报告了大约 13,000 起案件，佛罗里达州报告了 8,000 起案件&

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python

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