Огляд методів класифікації

Виявлення шахрайства в Python

Charlotte Werger

Data Scientist

Що таке класифікація?

Мета класифікації: використати відомі випадки шахрайства, щоб навчити модель розпізнавати нові

Приклади:

Електронний лист: спам/не спам
Онлайн-транзакція шахрайська: так/ні
Пухлина злоякісна/доброякісна?

Змінна для прогнозу: $y \in {0,1} $

0: Негативний клас ("більшість", нормальні випадки)

1: Позитивний клас ("меншість", шахрайські випадки)

Поширені методи класифікації для виявлення шахрайства

Логістична регресія

Поширені методи класифікації для виявлення шахрайства

Нейронна мережа

Поширені методи класифікації для виявлення шахрайства

Дерева рішень
Випадкові ліси

Дерева рішень і випадкові ліси

Випадкові ліси — це набір дерев на випадкових підмножинах ознак

Випадкові ліси для виявлення шахрайства

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

Давайте потренуємось!

Виявлення шахрайства в Python