分類手法の復習

Pythonで学ぶ不正検知

Charlotte Werger

Data Scientist

分類とは

【分類の目的】既知の不正事例で学習し、新たな不正を判別する

例:

メール迷惑/非迷惑
オンライン取引不正: はい/いいえ
腫瘍悪性/良性

予測変数: $y \in {0,1} $

0: 負例（多数の正常）

1: 正例（少数の不正）

不正検知でよく使う分類手法

ロジスティック回帰

不正検知でよく使う分類手法

ニューラルネットワーク

不正検知でよく使う分類手法

決定木
ランダムフォレスト

決定木とランダムフォレスト

ランダムフォレストは、特徴のランダムな部分集合に基づく木の集成

不正検知のためのランダムフォレスト

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

練習しましょう！

Pythonで学ぶ不正検知