反欺詐應用的機器模型演算法，多為二分類演算法。
1、gbdt梯度提公升決策樹（gradient boosting decision tree，gbdt）演算法，該演算法的效能高，且在各類資料探勘中應用廣泛，表現優秀，被應用的場景較多。
2、logistic回歸又稱logistic回歸分析，是一種廣義的線性回歸分析模型，常用於資料探勘、疾病自動診斷、經濟**等領域，在有標註樣本下訓練模型對不同的欺詐情況進行二元判別。
機器學習實戰之信用卡詐騙（一）
import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np 讀取資料 data pd.read csv creditcard.csv print data.head count classes pd.value cou...
機器學習高階 專案實戰 信用卡數字識別
機器學習高階 專案實戰 信用卡數字識別 1.cv2.findcontour 找出輪廓 2.cv2.boudingrect 輪廓外接矩陣位置 3.cv2.threshold 二值化操作 4.cv2.morph tophat 禮帽運算突出線條 5.cv2.morph close 閉運算內部膨脹 6.cv...
大資料分析實戰 信用卡欺詐檢測
假設有乙份信用卡交易記錄，遺憾的是資料經過了脫敏處理，只知道其特徵，卻不知道每乙個字段代表什麼含義，沒關係，就當作是乙個個資料特徵。在資料中有兩種類別，分別是正常交易資料和異常交易資料，欄位中有明確的識別符號。要做的任務就是建立邏輯回歸模型，以對這兩類資料進行分類，看起來似乎很容易，但實際應用時會出...