机器学习在信用卡欺诈检测中的应用思考

近期在金融风控领域完成了一个信用卡 一、数据特性与处理难点

该数据集包含28万条交易记录,欺诈样本仅占0.17%,呈现典型的极端不平衡分布。原始特征已通过PCA处理得到V1-V28数值型特征,需特别注意时间戳(Time)和交易金额(Amount)两个关键字段的处理。通过绘制交易时间分布图发现,凌晨时段的异常交易频率显著增加,这为后续特征工程提供了重要方向。

二、数据预处理的三大突破点

  1. 对交易金额进行RobustScaler处理,有效消除异常值干扰

  2. 将时间戳转换为24小时制的周期函数,捕捉不同时段的欺诈规律

  3. 通过热力图分析剔除V13等低相关特征,降低噪声干扰

相关推荐
张德锋几秒前
Pytorch实现天气识别
机器学习
Wilber的技术分享2 小时前
【机器学习实战笔记 14】集成学习:XGBoost算法(一) 原理简介与快速应用
人工智能·笔记·算法·随机森林·机器学习·集成学习·xgboost
19892 小时前
【零基础学AI】第26讲:循环神经网络(RNN)与LSTM - 文本生成
人工智能·python·rnn·神经网络·机器学习·tensorflow·lstm
JoernLee3 小时前
机器学习算法:支持向量机SVM
人工智能·算法·机器学习
IT古董11 小时前
【第二章:机器学习与神经网络概述】04.回归算法理论与实践 -(4)模型评价与调整(Model Evaluation & Tuning)
神经网络·机器学习·回归
蓝婷儿15 小时前
Python 机器学习核心入门与实战进阶 Day 3 - 决策树 & 随机森林模型实战
人工智能·python·机器学习
大千AI助手15 小时前
PageRank:互联网的马尔可夫链平衡态
人工智能·机器学习·贝叶斯·mc·pagerank·条件概率·马尔科夫链
我就是全世界16 小时前
TensorRT-LLM:大模型推理加速的核心技术与实践优势
人工智能·机器学习·性能优化·大模型·tensorrt-llm
.30-06Springfield16 小时前
决策树(Decision tree)算法详解(ID3、C4.5、CART)
人工智能·python·算法·决策树·机器学习
acstdm1 天前
DAY 48 CBAM注意力
人工智能·深度学习·机器学习