Sınıflandırma yöntemlerine genel bakış

Python ile Sahtekarlık Tespiti

Charlotte Werger

Data Scientist

Sınıflandırma nedir?

Sınıflandırmanın amacı: Bilinen dolandırıcılık vakalarını kullanarak yeni vakaları tanıyacak bir model eğitmek

Örnekler:

E-posta spam/Değil
Çevrim içi işlem sahtekârlığı: Evet/Hayır
Tümör Kötü huylu/İyi huylu?

Tahmin edilecek değişken: $y \in {0,1} $

0: Negatif sınıf ("çoğunluk" normal vakalar)

1: Pozitif sınıf ("azınlık" dolandırıcılık vakaları)

Dolandırıcılık tespitinde yaygın sınıflandırma yöntemleri

Lojistik regresyon

Dolandırıcılık tespitinde yaygın sınıflandırma yöntemleri

Sinir ağı

Dolandırıcılık tespitinde yaygın sınıflandırma yöntemleri

Karar ağaçları
Rastgele ormanlar

Karar ağaçları ve rastgele ormanlar

Rastgele ormanlar, özelliklerin rastgele alt kümeleri üzerinde kurulan ağaç koleksiyonlarıdır

Dolandırıcılık tespiti için rastgele ormanlar

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

Hadi pratik yapalım!

Python ile Sahtekarlık Tespiti