분류 기법 복습

Python으로 배우는 사기 탐지

Charlotte Werger

Data Scientist

분류란?

분류의 목표: 알려진 사기 사례로 학습해 새로운 사기를 식별

예시:

이메일 스팸/스팸 아님
온라인 거래 사기: 예/아니요
종양 악성/양성?

예측 변수: $y \in {0,1} $

0: 음성 클래스(“대다수” 정상)

1: 양성 클래스(“소수” 사기)

사기 탐지에 흔히 쓰이는 분류 기법

로지스틱 회귀

사기 탐지에 흔히 쓰이는 분류 기법

신경망

사기 탐지에 흔히 쓰이는 분류 기법

의사결정나무
랜덤 포레스트

의사결정나무와 랜덤 포레스트

랜덤 포레스트는 무작위 특성 하위집합에 학습된 트리들의 집합입니다.

사기 탐지를 위한 랜덤 포레스트

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

model = RandomForestClassifier(random_state=42)

model.fit(X_train, y_train)

predicted = model.predict(X_test)

print (metrics.accuracy_score(y_test, predicted))

0.991324200913242

Vamos praticar!

Python으로 배우는 사기 탐지